Spark Streaming 是一个用于处理实时数据流的强大工具，它可以与多种数据源集成，并对流数据执行复杂的操作，如 Map、Reduce 和 Join。对于给定的选项，我们可以分析如下：

A: Kafka
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于实时数据管道。Spark Streaming 原生支持 Kafka，能够轻松地从 Kafka 主题中读取数据并进行复杂的流处理操作。因此，Kafka 是一个正确的选项。

B: Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠且可用的服务，用于高效地从许多不同的来源收集、聚合和移动大量日志数据。Spark Streaming 可以通过 Flume 的接收器（Sink）集成来接收数据，因此 Flume 也是一个正确的选项。

C: Twitter
Spark Streaming 可以通过 Twitter API 直接接收 Twitter 数据流。尽管 Twitter 本身不是一个数据流平台，但 Spark Streaming 提供了用于连接和处理 Twitter 数据的接口。因此，Twitter 也是一个正确的选项。

D: ZeroMQ
ZeroMQ 是一个高性能异步消息库，旨在提供消息传递的灵活性。尽管 Spark Streaming 并没有对 ZeroMQ 的原生支持，但通过自定义接收器（Receiver），可以集成 ZeroMQ 数据源。不过，由于缺乏直接的原生支持，ZeroMQ 通常不被认为是 Spark Streaming 的常规数据源选项。

综合以上分析，正确答案是：A: Kafka, B: Flume, C: Twitter。