Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Baca dari Kinesis Data Streams menggunakan integrasi pihak ketiga
<a name="using-services-third-party-read"></a>

Anda dapat membaca data dari aliran data Amazon Kinesis Data Streams menggunakan salah satu opsi pihak ketiga berikut yang terintegrasi dengan Kinesis Data Streams. Pilih opsi yang ingin Anda pelajari lebih lanjut dan temukan sumber daya dan tautan ke dokumentasi yang relevan.

**Topics**
+ [Apache Flink](using-other-services-read-flink.md)
+ [Platform Pengalaman Adobe](using-other-services-read-adobe.md)
+ [Apache Druid](using-other-services-read-druid.md)
+ [Apache Spark](using-other-services-read-spark.md)
+ [Databricks](using-other-services-read-databricks.md)
+ [Platform Konfluen Kafka](using-other-services-read-kafka.md)
+ [Kinesumer](using-other-services-read-kinesumer.md)
+ [Talend](using-other-services-read-talend.md)

# Apache Flink
<a name="using-other-services-read-flink"></a>

Apache Flink adalah kerangka kerja dan mesin pemrosesan terdistribusi untuk perhitungan stateful melalui aliran data tak terbatas dan terbatas. Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan Kinesis Data Streams menggunakan Apache Flink, lihat Konektor Amazon [Kinesis Data](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/connectors/datastream/kinesis/) Streams. 

# Platform Pengalaman Adobe
<a name="using-other-services-read-adobe"></a>

Adobe Experience Platform memungkinkan organisasi untuk memusatkan dan menstandarisasi data pelanggan dari sistem apa pun. Ini kemudian menerapkan ilmu data dan pembelajaran mesin untuk secara dramatis meningkatkan desain dan penyampaian pengalaman yang kaya dan dipersonalisasi. [Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan aliran data Kinesis menggunakan Adobe Experience Platform, lihat konektor Amazon Kinesis.](https://experienceleague.adobe.com/docs/experience-platform/sources/connectors/cloud-storage/kinesis.html) 

# Apache Druid
<a name="using-other-services-read-druid"></a>

Druid adalah database analitik real-time berkinerja tinggi yang memberikan kueri sub-detik pada streaming dan data batch pada skala dan di bawah beban. [Untuk informasi lebih lanjut tentang menelan aliran data Kinesis menggunakan Apache Druid, lihat konsumsi Amazon Kinesis.](https://druid.apache.org/docs/latest/development/extensions-core/kinesis-ingestion.html) 

# Apache Spark
<a name="using-other-services-read-spark"></a>

Apache Spark adalah mesin analitik terpadu untuk pemrosesan data skala besar. Ini menyediakan tingkat tinggi APIs di Java, Scala, Python dan R, dan mesin yang dioptimalkan yang mendukung grafik eksekusi umum. Anda dapat menggunakan Apache Spark untuk membangun aplikasi pemrosesan aliran yang menggunakan data dalam aliran data Kinesis Anda. 

[Untuk menggunakan aliran data Kinesis menggunakan Apache Spark Structured Streaming, gunakan konektor Amazon Kinesis Data Streams.](https://github.com/awslabs/spark-sql-kinesis-connector) Konektor ini mendukung konsumsi dengan Enhanced Fan-Out, yang menyediakan aplikasi Anda dengan throughput baca khusus hingga 2 MB data per detik per pecahan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengembangkan Konsumen Kustom dengan Throughput Khusus (Enhanced Fan-Out](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/enhanced-consumers.html)). 

[Untuk menggunakan aliran data Kinesis menggunakan Spark Streaming, lihat Spark Streaming \$1 Integrasi Kinesis.](https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kinesis-integration.html) 

# Databricks
<a name="using-other-services-read-databricks"></a>

Databricks adalah platform berbasis cloud yang menyediakan lingkungan kolaboratif untuk rekayasa data, ilmu data, dan pembelajaran mesin. Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan aliran data Kinesis menggunakan Databricks, lihat Connect [to](https://docs.databricks.com/structured-streaming/kinesis.html) Amazon Kinesis. 

# Platform Konfluen Kafka
<a name="using-other-services-read-kafka"></a>

Platform Confluent dibangun di atas Kafka dan menyediakan fitur dan fungsionalitas tambahan yang membantu perusahaan membangun dan mengelola saluran data real-time dan aplikasi streaming. [Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan aliran data Kinesis menggunakan Platform Confluent, lihat Konektor Sumber Amazon Kinesis untuk Platform Confluent.](https://docs.confluent.io/kafka-connectors/kinesis/current/overview.html#features) 

# Kinesumer
<a name="using-other-services-read-kinesumer"></a>

Kinesumer adalah klien Go yang menerapkan klien grup konsumen terdistribusi sisi klien untuk aliran data Kinesis. Untuk informasi selengkapnya, lihat repositori [Kinesumer Github.](https://github.com/daangn/kinesumer) 

# Talend
<a name="using-other-services-read-talend"></a>

Talend adalah perangkat lunak integrasi dan manajemen data yang memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan, mengubah, dan menghubungkan data dari berbagai sumber dengan cara yang terukur dan efisien. Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan aliran data Kinesis menggunakan Talend, lihat [Connect talend ke aliran Amazon](https://help.talend.com/r/en-US/Cloud/connectors-guide/connector-kinesis) Kinesis.