Ziehe aus dem Text die unterstützten Verbraucher für Spark-Streaming heraus. Trenne sie mit einem Komma.
Spark Streaming nutzt die schnelle Scheduling-Funktion von Spark Core, um Streaming-Analysen durchzuführen. Es nimmt Daten in Mini-Batches auf und führt RDD-Transformationen an diesen Mini-Batches durch. Dieses Design ermöglicht es, denselben Anwendungscode, der für Batch-Analysen geschrieben wurde, auch für Streaming-Analysen zu verwenden, was die Implementierung von Lambda-Architekturen erleichtert. Dieser Komfort geht jedoch mit einer Latenz einher, die der Dauer der Mini-Batches entspricht. Andere Streaming-Data-Engines, die nicht in Mini-Batches, sondern Ereignis für Ereignis verarbeiten, sind Storm und die Streaming-Komponente von Flink. Spark Streaming unterstützt die Verarbeitung von Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis und TCP/IP-Sockets.

In Spark 2.x gibt es außerdem eine separate Technologie, die auf Datasets basiert, genannt Structured Streaming, die eine übergeordnete Schnittstelle zur Unterstützung von Streaming hat.

Spark kann sowohl in einem traditionellen Rechenzentrum vor Ort als auch in der Cloud eingesetzt werden.
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP-Sockets
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.[19][20] 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.[21] Spark Streaming has support built-in to consume from Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, and TCP/IP sockets.[22]

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.[23]

Spark can be deployed in a traditional on-premises data center as well as in the cloud.[24]
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP/IP sockets