如果ADB MySQL湖仓版的数据都存储在OSS（Object Storage Service，对象存储服务）中，并且你想运行Spark作业来处理这些数据，那么使用ADB MySQL湖仓版作为数据源是合适的，前提是你需要确保Spark能够访问OSS中的数据。
以下是使用ADB MySQL湖仓版数据和Spark作业的一些考虑因素：
数据访问：确保你的Spark集群能够访问ADB MySQL湖仓版存储在OSS中的数据。这通常涉及到配置Spark以使用OSS的访问凭据和端点。
数据格式：了解数据在OSS中的格式（如Parquet、ORC、CSV等）。Spark能够处理多种数据格式，但知道数据的具体格式有助于优化读取性能和作业设计。
性能优化：对于大规模数据处理，你可能需要考虑如何优化数据读取和Spark作业的性能。这可能包括使用分区、缓存、广播变量等技术。
数据转换：如果ADB MySQL湖仓版的数据结构与你的Spark作业所需的数据结构不匹配，你可能需要在Spark中进行一些数据转换。
集成和工具：考虑使用阿里云提供的集成工具和服务，如DataWorks，来简化数据迁移、作业管理和数据处理流程。
成本和规模：评估使用ADB MySQL湖仓版和Spark作业的成本和规模是否适合你的业务需求和预算。
安全性：确保你的Spark作业和OSS之间的数据传输是安全的，并且符合你的组织的安全策略。
技术支持：如果在使用过程中遇到问题，阿里云提供了技术支持服务，你可以利用这些资源来解决技术问题。
综上所述，ADB MySQL湖仓版与Spark的集成是可行的，尤其是当数据存储在OSS中时。你需要根据具体的业务需求和技术挑战来设计和实现你的Spark作业。