要整合不同数据源到Hadoop中进行一体化分析，可以采取以下步骤：

确定数据源：首先需要明确要整合的不同数据源，包括数据库、日志文件、传感器数据等。

数据提取：针对每个数据源，采取相应的数据提取工具或技术，将数据导入到Hadoop中。可以使用Sqoop进行关系型数据库的数据导入，使用Flume进行日志文件的实时流式导入，使用Kafka进行实时数据流的导入等。

数据清洗与转换：对导入的数据进行清洗和转换，确保数据的质量和一致性。可以使用MapReduce、Spark等数据处理技术进行数据清洗和转换。

数据存储：将清洗和转换后的数据存储到Hadoop中的适当存储格式，如HDFS、HBase等。

数据整合：使用Hadoop的分布式计算框架，如MapReduce、Spark等进行数据整合，将不同数据源的数据进行整合和关联分析。

数据分析：利用Hadoop提供的分布式计算和数据处理能力，进行一体化的数据分析和挖掘，得出有价值的结论和见解。

数据可视化与报告：最后，通过数据可视化工具或报表工具，将分析结果可视化展示，便于用户理解和决策。

通过以上步骤，可以将不同数据源整合到Hadoop中进行一体化分析，实现对多源数据的综合利用和价值挖掘。