A partir da passagem fornecida, extraia os consumidores suportados para o streaming do Spark.
O Spark Streaming usa a capacidade de agendamento rápido do Spark Core para realizar análises de streaming. Ele ingere dados em mini-lotes e executa transformações RDD nesses mini-lotes de dados. Este design permite que o mesmo conjunto de código de aplicativo escrito para análise de lote seja usado na análise de streaming, facilitando assim a fácil implementação da arquitetura lambda. No entanto, essa conveniência vem com a penalidade de latência igual à duração do mini-lotes. Outros motores de dados de streaming que processam eventos por evento em vez de em mini-lotes incluem o Storm e o componente de streaming do Flink. O Spark Streaming tem suporte embutido para consumir de soquetes Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis e TCP / IP. Em Sparkx, uma tecnologia separada baseada em Datasets, chamada Streaming Estruturado, que possui uma interface de nível mais alto também é fornecida para suporte de streaming. O Spark pode ser implantado em uma nuvem tradicional, bem como no data center.
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP sockets