简述使用flink-client消费kafka数据还是使用flink-connector消费 ？

Flink-client和Flink-connector都是用于消费Kafka数据的工具，但它们在实现方式和便利性上有所不同。

首先，使用flink-client消费Kafka数据可能需要更多的手动配置和编程工作。用户需要编写相应的代码来建立与Kafka的连接，定义数据读取的逻辑，并处理可能出现的异常情况。这种方式相对较为灵活，可以根据具体的需求进行定制，但对于不熟悉Kafka和Flink的用户来说，可能需要投入更多的时间和精力。

相比之下，使用flink-connector消费Kafka数据则更加便捷和高效。Flink-connector是Flink内置的一个Kafka连接器，它提供了丰富的API和功能，使得用户能够更加方便地读取Kafka中的数据。通过配置相应的参数，用户可以轻松地将Kafka数据流接入到Flink应用中，并进行实时处理和分析。这种方式不仅简化了数据消费的过程，还提高了开发的效率。

总结来说，使用flink-connector消费Kafka数据相比使用flink-client更为便捷和高效。它提供了更加丰富的功能和API，使得用户能够更加方便地实现Kafka数据的读取和处理。然而，具体选择哪种方式还需要根据具体的需求和场景来决定，比如对灵活性的要求、对开发时间的考虑等因素都需要纳入考量。