從提供的段落中,提取支援Spark流媒體的消費者. 用逗號分開它們.
Context:Spark Streaming使用Spark Core的快速排程功能進行流分析. 它以小批量獲取資料,並在這些資料小批量上執行RDD轉換. 這種設計使得為批量分析編寫的同一套應用程式程式碼可以用於流式分析,從而方便了lambda架構的簡單實現. 然而,這種便利性伴隨著等於小批次持續時間的延遲的懲罰. 其他處理事件逐次而不是小批處理的流資料引擎包括Storm和Flink的流資料元件. Spark Streaming內建支援從Kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ,Kinesis和TCP/IP插座進行消費.  在Spark 2.x中,還提供了基於資料集的單獨技術,稱為結構化流媒體,具有更高層次的介面,以支援流媒體.  可以在傳統的本地資料中心以及雲中部署Spark.
卡夫卡,弗魯姆,推特,ZeroMQ,Kinesis,TCP/IP插座