Neo4j與Spark集成支持多種數(shù)據(jù)源，包括CSV、JSON、HDFS、Hive、MySQL、Kafka等。以下是這些數(shù)據(jù)源的具體介紹：
- CSV文件：CSV（逗號分隔值）文件是一種常見的數(shù)據(jù)交換格式，適用于表格數(shù)據(jù)的導入。
- JSON文件：JSON（JavaScript對象表示法）文件是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，易于人閱讀和編寫，同時也易于機器解析和生成。
- HDFS文件：HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）是一個分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大量數(shù)據(jù)，并運行在通用硬件上。
- Hive數(shù)據(jù)源：Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫的表，并提供SQL查詢功能。
- MySQL數(shù)據(jù)源：MySQL是一種流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，廣泛應用于各種應用程序。
- Kafka數(shù)據(jù)源：Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，適用于處理實時數(shù)據(jù)流。
通過這些數(shù)據(jù)源，Neo4j與Spark集成可以處理和分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，滿足不同應用場景的需求。
