spark数据流（data flow）的合并可以通过union来实现。

先测试一下批量数据（batching data）的union：

scala> Seq("1","2","3","4").toDS.union(Seq("a","b","c","d").toDS).show
+-----+
|value|
+-----+
|    1|
|    2|
|    3|
|    4|
|    a|
|    b|
|    c|
|    d|
+-----+

再来测试一下流数据（streaming data）的union：

val lines1 = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()
val lines2 = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 8888).load()
val words = lines3.as[String].flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.groupBy("value").count()
val query = wordCounts.writeStream.outputMode("complete").format("console").start
query.awaitTermination()

分别启动netcat：

nc -lk 9999
nc -lk 8888

测试结果如下：

-------------------------------------------
Batch: 11
-------------------------------------------
+-----+-----+                                                                   
|value|count|
+-----+-----+
|   9b|    2|
| 8888|    1|
|   8b|    2|
|   8c|    2|
|   9a|    2|
|   8a|    2|
|   9c|    2|
| 9999|    1|
+-----+-----+

再来研究分支，如下代码可以理解成分支：

val ds = Seq(1,2,3,4).toDS
val (ds1, ds2) = (ds.filter(_ % 2 == 0), ds.filter(_ % 2 == 1))
ds1.show
ds2.show

这个分支是个假的分支，ds其实被遍历了2次。。。
要实现真的分支，估计只能挂接多个Sink来实现了