在Apache Flink中，如果在IDE中执行作业时遇到恢复问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确保使用相同的Flink版本：检查IDE和Flink集群使用的版本是否一致。不同版本之间可能存在不兼容性，导致作业恢复失败。

2. 检查日志：查看Flink的日志以了解错误的详细信息。日志通常可以提供有关导致作业恢复失败的具体原因的线索。

3. 检查作业的检查点设置：确保作业已经正确配置了检查点相关的参数。在代码中，可以使用以下方式配置检查点：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(1000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

以上示例中，通过enableCheckpointing()方法启用检查点，setCheckpointTimeout()方法设置检查点超时时间，setMaxConcurrentCheckpoints()方法设置最大并发检查点数。

4. 检查作业的状态后端配置：作业的状态后端用于存储检查点和作业元数据。确保作业的状态后端配置正确，并且可以正常访问。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///path/to/backend"));

以上示例中，使用setStateBackend()方法将状态后端设置为本地文件系统。

5. 检查作业的恢复策略设置：在作业执行期间，Flink会尝试根据恢复策略来恢复失败的任务。可以通过以下方式设置恢复策略：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
    3, // 最大尝试次数
    Time.seconds(10) // 重启延迟时间
));

以上示例中，使用setRestartStrategy()方法将恢复策略设置为固定延迟重启策略，最大尝试次数为3次，重启延迟时间为10秒。

6. 尝试手动重启作业：如果上述方法都无效，可以尝试手动重启作业。可以在代码中使用JobClient来提交和管理作业，并使用JobClient来触发重启。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 构建作业逻辑
// ...
JobClient jobClient = env.executeAsync(job);
jobClient.getJobExecutionResult().get();
jobClient.cancel().get();
jobClient = env.executeAsync(job);

以上示例中，使用env.executeAsync()方法提交作业并获取JobClient，然后可以使用JobClient来触发重启。

通过以上方法，您可以尝试解决Apache Flink在IDE执行中作业恢复不如预期的问题。根据具体情况，您可能需要根据日志信息进行调试和排查，以找到更具体的解决方法。