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。
