在Apache Flink中，可以使用split()操作符将一个源数据流拆分成多个数据流，并将每个数据流写入不同的目标处。下面是一个使用Java代码示例来实现这个功能的方法：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class SplitDataStreamExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建源数据流
        DataStream sourceStream = env.fromElements("data1", "data2", "data3", "data4", "data5");

        // 使用split()操作符将源数据流拆分为两个数据流
        SplitStream splitStream = sourceStream.split(new OutputSelector() {
            @Override
            public Iterable select(String value) {
                List output = new ArrayList<>();
                if (value.contains("data1") || value.contains("data2")) {
                    output.add("output1");
                } else {
                    output.add("output2");
                }
                return output;
            }
        });

        // 获取拆分后的数据流
        DataStream output1 = splitStream.select("output1");
        DataStream output2 = splitStream.select("output2");

        // 将拆分后的数据流分别写入不同的目标处
        output1.print();
        output2.print();

        env.execute("Split Data Stream Example");
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个源数据流sourceStream，其中包含了一些测试数据。然后，我们使用split()操作符将sourceStream拆分成两个数据流，其中一个数据流包含了包含"data1"或"data2"的数据，另一个数据流包含了其他数据。

接下来，我们使用select()方法从拆分后的数据流中获取目标数据流output1和output2，然后分别使用print()方法将数据打印出来。

最后，我们调用env.execute()方法来执行Flink作业。

通过这种方式，我们可以将同一个源数据流写入不同的目标处。