请问Flink CDC可以在一个作业里面将数据源的不同数据以某种自定义规则同步到不同的hive库里？

是的，Flink CDC 可以在一个作业内将数据源的不同数据以自定义规则同步到不同的 Hive 库里。Flink CDC 是一种数据同步技术，它允许在 Flink 中处理数据，并将其同步到外部存储系统，如 Hive 或 Spark 存储桶。

在使用 Flink CDC 将数据同步到 Hive 库里时，您可以根据自定义规则来选择将数据同步到哪个 Hive 库中。例如，您可以使用 Flink CDC 将数据同步到多个 Hive 库中，并根据某些条件选择将数据同步到哪个库中。

具体而言，您可以使用 Flink CDC 的 cdc.createTable() 方法来创建一个 Hive 表，并指定要将数据同步到哪个 Hive 库中。您可以使用 cdc.addData() 方法来将数据同步到 Hive 表中。在执行 addData() 方法时，您可以使用自定义规则来选择将数据同步到哪个 Hive 库中。例如，您可以使用 Flink CDC 的 cdc.metastore() 方法来获取当前作业的 Metastore 对象，并使用该对象来选择将数据同步到哪个 Hive 库中。

需要注意的是，Flink CDC 支持将数据同步到多种外部存储系统，如 Hive、Spark 存储桶和 Amazon S3 等。您可以使用 Flink CDC 的 cdc.addData() 方法将数据同步到这些存储系统中。

是的，Flink CDC可以在一个作业中将数据源的不同数据以某种自定义规则同步到不同的Hive库里。您可以使用Flink的DataStream API或Table API来实现这个功能。

具体来说，您可以通过Flink CDC将数据源的数据读取到Flink的DataStream或Table中，然后使用Flink的DataStream API或Table API对数据进行处理，并根据自定义规则将不同数据同步到不同的Hive库中。在将数据写入Hive库时，您可以使用Flink提供的Hive Sink或者自定义Sink来实现。

需要注意的是，在将数据写入Hive库时，您需要设置正确的Hive Metastore地址，并且需要保证Flink的TaskManager节点可以访问到Hive Metastore。另外，由于Flink CDC的数据读取和处理是基于事件的，因此在进行数据同步时，需要考虑数据的一致性和可靠性。