Ziehe aus dem Text die unterstützten Verbraucher für Spark-Streaming heraus. Trenne sie mit einem Komma.
From the passage provided, extract supported consumers for Spark streaming. Separate them with a comma.
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP sockets
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP-Sockets
information_extraction
Spark Streaming nutzt die schnelle Scheduling-Funktion von Spark Core, um Streaming-Analysen durchzuführen. Es nimmt Daten in Mini-Batches auf und führt RDD-Transformationen an diesen Mini-Batches durch. Dieses Design ermöglicht es, denselben Anwendungscode, der für Batch-Analysen geschrieben wurde, auch für Streaming-Analysen zu verwenden, was die Implementierung von Lambda-Architekturen erleichtert. Dieser Komfort geht jedoch mit einer Latenz einher, die der Dauer der Mini-Batches entspricht. Andere Streaming-Data-Engines, die nicht in Mini-Batches, sondern Ereignis für Ereignis verarbeiten, sind Storm und die Streaming-Komponente von Flink. Spark Streaming unterstützt die Verarbeitung von Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis und TCP/IP-Sockets.

In Spark 2.x gibt es außerdem eine separate Technologie, die auf Datasets basiert, genannt Structured Streaming, die eine übergeordnete Schnittstelle zur Unterstützung von Streaming hat.

Spark kann sowohl in einem traditionellen Rechenzentrum vor Ort als auch in der Cloud eingesetzt werden.
de