在Apache Flink中，选择各自添加Sink导出还是将多个DataStream通过Union操作合并后再通过一个Sink导出，取决于具体的业务场景和需求。以下是对这两种方式的简要分析和比较：
各自添加Sink导出：
灵活性：这种方式提供了更高的灵活性。每个DataStream可以独立地配置其Sink，根据需求将数据导出到不同的目标系统或格式。
并行度：每个Sink可以独立设置并行度，根据数据量和目标系统的处理能力进行优化。
错误处理：当某个Sink出现故障时，只影响对应DataStream的导出，其他DataStream的导出不会受到影响。
资源消耗：由于每个DataStream都有自己的Sink，可能会增加整体的资源消耗（如网络带宽、CPU和内存使用等）。
Union后通过一个Sink导出：
简化配置：通过Union操作将多个DataStream合并后，只需配置一个Sink即可。这简化了配置过程，减少了维护成本。
数据一致性：Union操作可以确保多个DataStream的数据按照相同的顺序和分区导出，有助于保持数据的一致性。
性能优化：在某些情况下，合并后的数据流可能更有利于进行性能优化，如批量写入、压缩等。
局限性：Union操作后的DataStream需要具有相同的类型，这可能会限制一些复杂的业务场景。此外，如果某个DataStream的数据量远大于其他DataStream，合并后可能会导致资源分配不均或性能瓶颈。
总结：
如果你的业务场景需要将数据导出到不同的目标系统或格式，或者每个DataStream的导出需求差异较大，那么各自添加Sink导出可能更合适。
如果你的业务场景需要将多个DataStream的数据合并后导出到一个目标系统，且这些DataStream的数据类型和导出需求相似，那么通过Union操作后通过一个Sink导出可能更为简便和高效。
在实际应用中，建议根据具体的业务需求和场景来选择合适的方案。同时，可以通过性能测试和监控来评估不同方案的效果，以便做出更合理的决策。