使用Flink SQL从Kafka同步数据到Hive时，如果希望回溯历史数据，可以通过以下策略和方法来实现：
Kafka Offset管理：
Kafka中的每条消息都有一个唯一的offset，它代表了消息在Kafka分区中的位置。通过管理Kafka的offset，你可以控制从Kafka读取的数据的起始位置。如果你知道需要回溯到哪个时间点的数据，你可以找到该时间点对应的offset，然后从那个offset开始读取数据。
Flink的Checkpoint和Savepoint：
Flink提供了Checkpoint和Savepoint机制来保存作业的状态和位置信息。你可以定期为Flink作业创建Savepoint，这样在需要回溯时，可以从最近的Savepoint恢复作业，并从那个点开始重新处理数据。
Kafka Consumer的起始Offset设置：
在Flink SQL作业中，你可以配置Kafka Consumer的起始offset。你可以将其设置为一个特定的值，比如一个较早的时间点对应的offset，这样Flink就会从那个点开始读取Kafka中的数据。
Hive的分区或时间戳：
如果Hive表是按时间分区或包含时间戳字段，你可以利用这些信息来只查询特定时间范围内的数据。这样，即使数据已经同步到Hive，你也可以通过查询特定分区或时间范围来回溯历史数据。
重新运行同步作业：
如果以上方法都不可行，你还可以考虑重新运行整个同步作业，从Kafka的起始位置开始读取数据，并重新同步到Hive。这当然是一个较为耗时和资源消耗较大的操作，但在某些情况下可能是必要的。
数据备份和恢复：
为了防止数据丢失或损坏，定期备份Kafka和Hive的数据是很重要的。如果发生了需要回溯的情况，可以从备份中恢复数据。
日志和监控：
保持完整的日志记录和监控，以便在需要回溯时可以追踪和定位数据的位置和状态。
在实际操作中，可能需要根据具体的业务场景、数据量、存储和计算资源等因素来选择最适合的回溯策略。同时，也需要注意数据的一致性和完整性问题，确保回溯操作不会破坏现有数据的正确性。