Human: 스파크 스트리밍은 스파크 코어의 빠른 스케줄링 기능을 사용해 스트리밍 분석을 수행합니다. 이 기능은 데이터를 미니 배치로 수집하고 해당 미니 배치 데이터에 대해 RDD 변환을 수행합니다. 이러한 설계를 통해 배치 분석용으로 작성된 동일한 애플리케이션 코드 세트를 스트리밍 분석에 사용할 수 있으므로 람다 아키텍처를 쉽게 구현할 수 있습니다.[19][20] 그러나 이러한 편리함에는 미니 배치 기간과 동일한 지연 시간이라는 단점이 있습니다. 미니 배치가 아닌 이벤트 단위로 처리하는 다른 스트리밍 데이터 엔진으로는 Storm과 Flink의 스트리밍 구성 요소가 있습니다.[21] Spark Streaming은 Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP 소켓에서 사용할 수 있도록 기본 지원됩니다.[22]

스파크 2.x에서는 스트리밍을 지원하기 위해 더 높은 수준의 인터페이스를 가진 데이터 세트에 기반한 별도의 기술인 구조화된 스트리밍도 제공됩니다.

스파크는 클라우드뿐만 아니라 전통적인 온프레미스 데이터 센터에도 배포할 수 있습니다.[24] 
제공된 구절에서 스파크 스트리밍을 지원하는 소비자를 추출합니다. 쉼표로 구분합니다. 

Assistant: 카프카, 플룸, 트위터, 제로엠큐, 키네시스, TCP/IP 소켓</s>