A partir du passage fourni, extraire les consommateurs pris en charge pour le streaming Spark. Sépare-les par une virgule.
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, sockets TCP/IP
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Spark Streaming utilise la capacité d'ordonnancement rapide de Spark Core pour effectuer des analyses en continu. Il ingère les données en mini-lots et effectue des transformations RDD sur ces mini-lots de données. Cette conception permet d'utiliser le même ensemble de code d'application écrit pour l'analyse par lots dans l'analyse en continu, ce qui facilite la mise en œuvre de l'architecture lambda. Toutefois, cette commodité s'accompagne d'une pénalité de latence égale à la durée du mini-lot. Parmi les autres moteurs de données en continu qui traitent les événements un par un plutôt que par mini-lots, citons Storm et le composant de streaming de Flink. Spark Streaming prend en charge la consommation à partir de Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis et des sockets TCP/IP.

Dans Spark 2.x, une technologie distincte basée sur les Datasets, appelée Structured Streaming, qui dispose d'une interface de plus haut niveau, est également fournie pour prendre en charge le streaming.

Spark peut être déployé dans un centre de données traditionnel sur site ainsi que dans le nuage.
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