火花：读取输入流而不是文件

我在Java应用程序中使用SparkSQL对使用Databricks进行解析的CSV文件进行一些处理。

我正在处理的数据来自不同的来源（远程URL，本地文件，Google Cloud Storage），我习惯于将所有内容转换为InputStream，以便我可以解析和处理数据，而无需知道数据来自何处。

我在Spark上看到的所有文档都从路径读取文件，例如

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark-sandbox").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlc = new SQLContext(sc);

DataFrame df = sqlc.read()
    .format("com.databricks.spark.csv")
    .option("inferSchema", "true")
    .option("header", "true")
    .load("path/to/file.csv");

DataFrame dfGrouped = df.groupBy("varA","varB")
    .avg("varC","varD");

dfGrouped.show();

我想做的是从 InputStream 读取，甚至只是一个已经在内存中的字符串。如下所示：

InputStream stream = new URL(
    "http://www.sample-videos.com/csv/Sample-Spreadsheet-100-rows.csv"
    ).openStream();

DataFrame dfRemote = sqlc.read()
    .format("com.databricks.spark.csv")
    .option("inferSchema", "true")
    .option("header", "true")
    .load(stream);

String someString = "imagine,some,csv,data,here";

DataFrame dfFromString = sqlc.read()
    .format("com.databricks.spark.csv")
    .option("inferSchema", "true")
    .option("header", "true")
    .read(someString);

我在这里错过了什么简单的东西吗？

我已经阅读了一些关于Spark Streaming和自定义接收器的文档，但据我所知，这是为了打开一个将持续提供数据的连接。Spark Streaming似乎将数据分解成块并对其进行一些处理，期望更多的数据进入无休止的流。

我最好的猜测是，Spark作为Hadoop的后代，期望大量数据可能驻留在某个地方的文件系统中。但是，由于Spark无论如何都会在内存中进行处理，因此对我来说，SparkSQL能够解析内存中已有的数据是有意义的。

任何帮助将不胜感激。