З даного проходу витяг підтримуваних споживачів для потокового потоку Spark. Розділіть їх за допомогою кома.
Spark Streaming використовує можливості швидкого планування Spark Core для проведення потокового аналізу. Він поглинає дані в міні-батах і виконує RDD-трансформації на цих міні-батах даних. Цей дизайн дозволяє використовувати той самий набір програмного коду, написаного для аналізу партій, для потокового аналізу, тим самим полегшуючи легке впровадження архітектури lambda. Однак ця зручність поставляється з покаранням затримки, що дорівнює тривалості міні-партії. Інші потокові двигуни даних, які обробляють події за подіями, а не в міні-батах, включають Storm і компонент потокового потоку Flink. Spark Streaming має вбудовану підтримку, щоб споживати з Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis і TCP / IP розетки.

У Spark 2.x також надається окрема технологія, заснована на наборах даних, яка називається Structured Streaming, яка має інтерфейс вищого рівня для підтримки потоку.

Spark можна розгортати як в традиційному локальному центрі даних, так і в хмарі.
Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCP / IP роз'єми