在Apache Flink中，有几种方法调用可以触发执行任务，包括以下几种：

1. 执行环境的execute()方法：这是启动Flink作业执行的方法，调用该方法将触发作业的执行。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 定义作业逻辑
DataStream dataStream = env.fromElements("Hello", "World");
dataStream.print();
// 执行作业
env.execute("My Job");

2. 数据源的操作方法：当调用数据源的操作方法时，例如source.map()、source.filter()等，这些方法会触发作业执行。

DataStream source = env.fromElements("Hello", "World");
DataStream result = source.map(new MapFunction() {
    @Override
    public Integer map(String value) throws Exception {
        return value.length();
    }
});
result.print();

3. 算子的操作方法：当调用算子的操作方法时，例如map()、filter()、reduce()等，这些方法也会触发作业执行。

DataStream source = env.fromElements("Hello", "World");
DataStream result = source.map(new MapFunction() {
    @Override
    public Integer map(String value) throws Exception {
        return value.length();
    }
}).filter(new FilterFunction() {
    @Override
    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
        return value > 5;
    }
});
result.print();

4. 调用executeAndCollect()方法：该方法与execute()方法类似，但它不仅执行作业，还将结果收集到本地变量中。

DataStream source = env.fromElements("Hello", "World");
DataStream result = source.map(new MapFunction() {
    @Override
    public Integer map(String value) throws Exception {
        return value.length();
    }
});
List resultList = env.executeAndCollect("My Job", result);
for (Integer value : resultList) {
    System.out.println(value);
}

这些方法调用将触发Flink作业的执行，执行过程中将会依次执行定义的算子逻辑。