제공된 구절에서 스파크 스트리밍을 지원하는 소비자를 추출합니다. 쉼표로 구분합니다.
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]
카프카, 플룸, 트위터, 제로엠큐, 키네시스, TCP/IP 소켓
From the passage provided, extract supported consumers for Spark streaming. Separate them with a comma.
Spark Streaming uses Spark Core's fast scheduling capability to perform streaming analytics. It ingests data in mini-batches and performs RDD transformations on those mini-batches of data. This design enables the same set of application code written for batch analytics to be used in streaming analytics, thus facilitating easy implementation of lambda architecture. However, this convenience comes with the penalty of latency equal to the mini-batch duration. Other streaming data engines that process event by event rather than in mini-batches include Storm and the streaming component of Flink. Spark Streaming has support built-in to consume from Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, and TCP/IP sockets.

In Spark 2.x, a separate technology based on Datasets, called Structured Streaming, that has a higher-level interface is also provided to support streaming.

Spark can be deployed in a traditional on-premises data center as well as in the cloud.
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP sockets