流连接器（Streaming Connectors）
预定义的源和接收器
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插座读书，并从摄取集合和迭代器的数据。该预定义的数据接收器支持写入文件，以输出和错误，并插槽。
捆绑连接器（Bundled Connectors）
连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码。目前支持这些系统：
- Apache Kafka（源/汇）
- Apache Cassandra（接收器）
- 亚马逊Kinesis Streams（源/汇）
- Elasticsearch（接收器）
- Hadoop文件系统（接收器）
- RabbitMQ（源/汇）
- Apache NiFi（源/汇）
- Twitter Streaming API（来源）
请记住，要在应用程序中使用其中一个连接器，通常需要其他第三方组件，例如数据存储或消息队列的服务器。另请注意，虽然本节中列出的流连接器是Flink项目的一部分，并且包含在源版本中，但它们不包含在二进制分发版中。可以在相应的小节中找到进一步的说明。
Apache Bahir中的连接器
Flink的其他流处理连接器正在通过Apache Bahir发布，包括：
- Apache ActiveMQ（源/汇）
- Apache Flume（水槽）
- Redis（水槽）
- 阿卡（水槽）
- Netty（来源）
其他连接到Flink的方法
通过异步I / O进行数据丰富
使用连接器不是将数据输入和输出Flink的唯一方法。一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以丰富主数据流。Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种丰富。
可查询状态
当Flink应用程序将大量数据推送到外部数据存储时，这可能会成为I / O瓶颈。如果所涉及的数据具有比写入更少的读取，则更好的方法可以是外部应用程序从Flink获取所需的数据。在可查询的状态界面，允许通过Flink被管理的状态，按需要查询支持这个。
