大佬们，flink同步到starrocks或者clickhouse时候，sink时候，要写表名，这样

在使用Flink同步数据到StarRocks或ClickHouse时，确实每个sink配置通常需要指定目标表名，这可能会导致针对每个表创建一个独立的Flink作业。不过，可以通过一些策略来优化和简化这一过程：

1. 使用CDAS（Create Database as Select）功能：对于StarRocks，可以利用CDAS语法来实现MySQL整库同步至StarRocks，这样可以在单个作业中定义多个表的同步逻辑，减少单独为每个表创建job的需求。

2. 动态表名与Table API或SQL：虽然标准做法是为每个表配置一个静态sink，但你可以通过编程方式（如Flink Table API或SQL）动态生成sink表名，根据输入数据或外部配置自动路由到不同的目标表，从而在一定程度上复用作业逻辑。

3. 多路输出（Side Outputs）：如果数据源相同但需写入多个表，可以考虑使用Flink的Side Output特性，根据业务逻辑将数据流分发到不同的sink，每个sink写入不同表。尽管这仍需要为每个表配置sink，但相较于完全独立的job，这种方式在代码管理和资源利用上更为高效。

4. 规则匹配配置：针对特定模式的数据库和表，可以通过配置规则来自动化导入过程，比如在Flink配置中设置table-rule，自动生成导入关系，适用于分库分表场景，减少了手动为每个表配置job的工作量。

综上所述，虽然默认情况下可能需要为每个表配置单独的Flink作业，但通过上述策略可以有效减少作业数量并提高管理效率。特别是CDAS功能和灵活的配置规则，能够在处理多表同步时提供较大的便利性。