spark sql无法对各种不同的数据源进行整合

实际上，Spark SQL 可以对各种不同的数据源进行整合，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、Hadoop 生态系统中的各种数据存储系统等。Spark SQL 提供了多种数据源 API，可以让用户方便地读取和写入不同的数据源。

例如，如果要读取关系型数据库中的数据，可以使用 JDBC 数据源 API。Spark SQL 提供了 `jdbc` 方法，可以通过 JDBC 驱动连接关系型数据库，并将表格数据读取为 DataFrame。以下是读取 MySQL 数据库中的数据为 DataFrame 的示例：

// 定义 JDBC 连接属性
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val jdbcUser = "root"
val jdbcPassword = "password"

// 读取 MySQL 数据库中的数据为 DataFrame
val df = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", jdbcUrl)
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", jdbcUser)
  .option("password", jdbcPassword)
  .load()

类似地，如果要读取 NoSQL 数据库中的数据，可以使用对应的数据源 API，例如读取 Cassandra 数据库中的数据为 DataFrame，可以使用 `cassandra` 数据源 API：

// 定义 Cassandra 连接属性
val cassandraHost = "localhost"
val cassandraPort = "9042"
val cassandraKeyspace = "keyspace_name"

// 读取 Cassandra 数据库中的数据为 DataFrame
val df = spark.read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .option("spark.cassandra.connection.host", cassandraHost)
  .option("spark.cassandra.connection.port", cassandraPort)
  .option("keyspace", cassandraKeyspace)
  .option("table", "table_name")
  .load()

除了上述数据源外，Spark SQL 还支持从 Hadoop 生态系统中的各种数据存储系统中读取数据，例如读取 HBase、Hive、Parquet、Avro 等数据为 DataFrame。同时，Spark SQL 还支持通过编写自定义的数据源插件来扩展支持的数据源。