從提供的文章中提取支援Spark Streaming的消費者。用逗號分隔它們。
Spark Streaming使用Spark Core的快速排程能力來執行流式分析。它以小批次方式攝取資料，並對這些小批次資料執行RDD轉換。這種設計使得相同的批次分析應用程式程式碼可以用於流式分析，從而方便實現Lambda架構。然而，這種便利性的代價是等於小批次持續時間的延遲。其他流式資料引擎，如Storm和Flink的流式元件，處理的是事件而不是小批次。Spark Streaming內建支援從Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis和TCP/IP套接字中消費資料。

在Spark 2.x中，還提供了一個基於資料集的單獨技術，稱為Structured Streaming，它具有更高階別的介面來支援流式處理。

Spark可以部署在傳統的本地資料中心以及雲中。
卡夫卡、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、TCP/IP 套接字