Neo4j與Spark集成支持多種數據源，包括CSV、JSON、HDFS、Hive、MySQL、Kafka等。以下是這些數據源的具體介紹：
- CSV文件：CSV（逗號分隔值）文件是一種常見的數據交換格式，適用于表格數據的導入。
- JSON文件：JSON（JavaScript對象表示法）文件是一種輕量級的數據交換格式，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）是一個分布式文件系統，用于存儲大量數據，并運行在通用硬件上。
- Hive數據源：Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為數據庫的表，并提供SQL查詢功能。
- MySQL數據源：MySQL是一種流行的關系型數據庫管理系統，廣泛應用于各種應用程序。
- Kafka數據源：Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，適用于處理實時數據流。
通過這些數據源，Neo4j與Spark集成可以處理和分析來自不同來源的大量數據，滿足不同應用場景的需求。
