提供された文章から、Sparkストリーミングでサポートされているコンシューマを抽出するのだ。コンマで区切ってください。
Spark Streamingは、Spark Coreの高速スケジューリング機能を使用して、ストリーミング分析を実行するのだ。データをミニバッチで取り込み、そのミニバッチデータに対してRDD変換を実行するのだ。この設計により、バッチ分析用に書かれたアプリケーションコードと同じセットをストリーミング分析に使用できるため、ラムダアーキテクチャの実装が容易になります。ただし、この便利さには、ミニバッチの持続時間と同じレイテンシというペナルティが伴いるのだ。ミニバッチではなくイベントごとに処理する他のストリーミングデータエンジンには、StormやFlinkのストリーミングコンポーネントがあります。Spark Streamingには、Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、TCP/IPソケットからのコンシューミングをサポートする機能が組み込まれています。

Spark 2.xでは、ストリーミングをサポートするために、Structured Streamingと呼ばれるDatasetに基づく別の技術も提供されている。

Sparkは、従来のオンプレミスのデータセンターだけでなく、クラウドでも展開することができます。
Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、TCP/IP ソケットなのだ。