以下是使用AWS Glue将数据从RDS同步到S3的解决方法，同时同步4个表。这里使用的数据格式是Apache Parquet。

1. 创建一个AWS Glue的Job，用于同步数据。在AWS Glue控制台中点击"添加任务"，选择"Spark Job"。

2. 在"脚本路径"中输入脚本路径，例如：s3://your-bucket/glue-scripts/sync_rds_to_s3.py。

3. 在"脚本参数"中输入以下参数：

--rds-host your-rds-host
--rds-port your-rds-port
--rds-db your-rds-db
--rds-username your-rds-username
--rds-password your-rds-password
--s3-bucket your-s3-bucket
--s3-prefix your-s3-prefix
--table-names table1,table2,table3,table4
--output-format parquet

4. 创建一个新的Python脚本，命名为sync_rds_to_s3.py，将以下代码复制到该脚本中：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from pyspark.sql import SparkSession

# 获取输入参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['rds-host', 'rds-port', 'rds-db', 'rds-username', 'rds-password', 's3-bucket', 's3-prefix', 'table-names', 'output-format'])

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("SyncRDSDataToS3") \
    .getOrCreate()

# 创建Glue上下文
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())

# 创建Glue Job
job = Job(glueContext)
job.init("SyncRDSDataToS3")

# 获取数据源连接信息
rds_host = args['rds-host']
rds_port = args['rds-port']
rds_db = args['rds-db']
rds_username = args['rds-username']
rds_password = args['rds-password']

# 获取目标S3位置
s3_bucket = args['s3-bucket']
s3_prefix = args['s3-prefix']

# 获取要同步的表名
table_names = args['table-names'].split(',')

# 获取输出格式
output_format = args['output-format']

# 同步每个表的数据
for table_name in table_names:
    # 构建RDS连接URL
    rds_url = f"jdbc:mysql://{rds_host}:{rds_port}/{rds_db}"

    # 从RDS读取数据
    rds_dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
        connection_type="mysql",
        connection_options={
            "url": rds_url,
            "user": rds_username,
            "password": rds_password,
            "dbtable": table_name
        }
    )

    # 将数据转换为Spark DataFrame
    rds_data_frame = rds_dynamic_frame.toDF()

    # 写入S3
    rds_data_frame.write.format(output_format).mode("overwrite").save(f"s3://{s3_bucket}/{s3_prefix}/{table_name}")

# 完成Glue Job
job.commit()

5. 将脚本上传到S3的指定位置，例如：s3://your-bucket/glue-scripts/sync_rds_to_s3.py。

6. 在AWS Glue控制台中选择之前创建的Job，点击"运行"来启动数据同步任务。

以上解决方法将从RDS同步数据到S3，同时同步了4个表，并将数据存储为Apache Parquet格式。你需要将代码中的替换为你自己的实际信息，例如RDS连接信息、S3存储桶和前缀、要同步的表名等。