DataStream Connectors
本文档是 Apache Flink 的旧版本。建议访问 最新的稳定版本。
预定义的 Source 和 Sink
一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。 预定义 data sources 支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。 预定义 data sinks 支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和 socket。
附带的连接器
连接器可以和多种多样的第三方系统进行交互。目前支持以下系统:
- Apache Kafka (source/sink)
- Apache Cassandra (sink)
- Amazon Kinesis Streams (source/sink)
- Elasticsearch (sink)
- FileSystem（包括 Hadoop ） - 仅支持流 (sink)
- FileSystem（包括 Hadoop ） - 流批统一 (sink)
- RabbitMQ (source/sink)
- Apache NiFi (source/sink)
- Twitter Streaming API (source)
- Google PubSub (source/sink)
- JDBC (sink)
请记住，在使用一种连接器时，通常需要额外的第三方组件，比如：数据存储服务器或者消息队列。 要注意这些列举的连接器是 Flink 工程的一部分，包含在发布的源码中，但是不包含在二进制发行版中。 更多说明可以参考对应的子部分。
Apache Bahir 中的连接器
Flink 还有些一些额外的连接器通过 Apache Bahir 发布, 包括:
- Apache ActiveMQ (source/sink)
- Apache Flume (sink)
- Redis (sink)
- Akka (sink)
- Netty (source)
连接Fink的其他方法
异步 I/O
使用connector并不是唯一可以使数据进入或者流出Flink的方式。
一种常见的模式是从外部数据库或者 Web 服务查询数据得到初始数据流，然后通过 Map 或者 FlatMap 对初始数据流进行丰富和增强。
Flink 提供了异步 I/O API 来让这个过程更加简单、高效和稳定。
可查询状态
当 Flink 应用程序需要向外部存储推送大量数据时会导致 I/O 瓶颈问题出现。在这种场景下，如果对数据的读操作远少于写操作，那么让外部应用从 Flink 拉取所需的数据会是一种更好的方式。 可查询状态 接口可以实现这个功能，该接口允许被 Flink 托管的状态可以被按需查询。