Flink 数据源主要分为内置数据源和第三方数据源。其中内置数据源包含文件、Socket 连接、集合类型数据等，不需要引入其它依赖库。第三方数据源定义了 Flink 和外部系统数据交互的逻辑，Flink 提供了非常丰富的数据源连接器，例如 Kafka、Elasticsearch、RabbitMQ、JDBC 等。
目录
（一）文件数据源
（二）Socket 数据源
（三）集合数据源
（四）外部数据源
（五）自定义数据源
（一）文件数据源
文件连接器提供了 BATCH 模式和 STREAMING 模式统一的 Source 和 Sink。Flink FileSystem Abstraction 支持连接器对文件系统进行（分区）读写。文件系统连接器为 BATCH 和 STREAMING 模式提供了相同的保证，而且对 STREAMING 模式执行提供了精确一次（Exactly-once）语义保证。
文件连接器支持对任意（分布式的）文件系统（例如，POSIX、S3、HDFS）以某种数据格式 (例如，Avro、CSV、Parquet) 对文件进行写入，或者读取后生成数据流或一组记录。
使用方法：
可以通过创建 FileSource.FileSourceBuilder 设置 File Source 的所有参数：
// 从文件流中读取文件内容
FileSource.forRecordStreamFormat(StreamFormat,Path...); // 从文件中一次读取一批记录
FileSource.forBulkFileFormat(BulkFormat,Path...);
