Spark Streaming 是一個(gè)用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的強(qiáng)大工具，它可以與多種數(shù)據(jù)源集成，并對(duì)流數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的操作，如 Map、Reduce 和 Join。對(duì)于給定的選項(xiàng)，我們可以分析如下：

A: Kafka
Apache Kafka 是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，廣泛用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道。Spark Streaming 原生支持 Kafka，能夠輕松地從 Kafka 主題中讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行復(fù)雜的流處理操作。因此，Kafka 是一個(gè)正確的選項(xiàng)。

B: Flume
Apache Flume 是一個(gè)分布式、可靠且可用的服務(wù)，用于高效地從許多不同的來(lái)源收集、聚合和移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)。Spark Streaming 可以通過 Flume 的接收器（Sink）集成來(lái)接收數(shù)據(jù)，因此 Flume 也是一個(gè)正確的選項(xiàng)。

C: Twitter
Spark Streaming 可以通過 Twitter API 直接接收 Twitter 數(shù)據(jù)流。盡管 Twitter 本身不是一個(gè)數(shù)據(jù)流平臺(tái)，但 Spark Streaming 提供了用于連接和處理 Twitter 數(shù)據(jù)的接口。因此，Twitter 也是一個(gè)正確的選項(xiàng)。

D: ZeroMQ
ZeroMQ 是一個(gè)高性能異步消息庫(kù)，旨在提供消息傳遞的靈活性。盡管 Spark Streaming 并沒有對(duì) ZeroMQ 的原生支持，但通過自定義接收器（Receiver），可以集成 ZeroMQ 數(shù)據(jù)源。不過，由于缺乏直接的原生支持，ZeroMQ 通常不被認(rèn)為是 Spark Streaming 的常規(guī)數(shù)據(jù)源選項(xiàng)。

綜合以上分析，正確答案是：A: Kafka, B: Flume, C: Twitter。