Neo4j与Spark集成支持多种数据源,包括CSV、JSON、HDFS、Hive、MySQL、Kafka等。以下是这些数据源的具体介绍:
- CSV文件:CSV(逗号分隔值)文件是一种常见的数据交换格式,适用于表格数据的导入。
- JSON文件:JSON(JavaScript对象表示法)文件是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。
- HDFS文件:HDFS(Hadoop分布式文件系统)是一个分布式文件系统,用于存储大量数据,并运行在通用硬件上。
- Hive数据源:Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为数据库的表,并提供SQL查询功能。
- MySQL数据源:MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用程序。
- Kafka数据源:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,适用于处理实时数据流。
通过这些数据源,Neo4j与Spark集成可以处理和分析来自不同来源的大量数据,满足不同应用场景的需求。
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