Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。 Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但是行业正在向Apache Flink转移– 4 日 由于Apache Spark的限制而生成大数据。
想更多地了解Apache Spark？ 学习Apache Spark 使用本指南，这里是有关Apache Spark初学者的一切信息！
在本文中，我们将详细描述Apache Spark的局限性。首先让我们开始介绍Apache Spark！
Apache Spark简介
Apache Spark是为快速计算而设计的开源，闪电般快速的集群计算框架。 Apache Spark扩展了MapReduce模型，以有效地将其用于多种计算，包括流处理和交互式查询。 Apache Spark的主要功能是内存中的群集计算，可以提高应用程序的处理速度。
Spark计划用于涵盖各种工作负载，例如迭代算法，批处理应用程序，流和交互式查询。除了支持这些工作负载，它还减少了维护不同工具的管理障碍。
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Apache Spark框架的核心组件
Apache Spark框架由负责Spark功能的主要五个组件组成。这些成分是–
Spark SQL和数据框架– 在顶部，Spark SQL允许用户运行SQL和HQL查询以处理结构化和半结构化数据。
火花流– Spark流式传输有助于处理实时流数据（即日志文件）。它还包含用于处理数据流的API。
MLib机器学习– MLib是具有机器学习功能的Spark库。它包含各种机器学习算法，例如回归，聚类，协作过滤，分类等。
GraphX – 支持图形计算的库称为GraphX。它使用户能够执行图操作。它还提供了图形计算算法。
Apache Spark核心API – 它是Spark框架的内核，并提供了一个执行Spark应用程序的平台。
下图清楚地显示了Apache Spark的核心组件。
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Apache Spark的局限性
用户在使用Apache Spark时必须面对一些限制。本文完全侧重于Apache Spark的限制以及克服这些限制的方法。让我们详细阅读Apache Spark的以下限制以及克服这些Apache Spark限制的方法。
1.没有文件管理系统
Apache Spark中没有文件管理系统，该系统需要与其他平台集成。因此，它依赖于Hadoop等其他平台或文件管理系统的任何其他基于云的平台。这是Apache Spark的主要限制之一。
2.无实时数据处理
Spark不完全支持实时数据流处理。在Spark流中，实时数据流被分为几批，称为 星火RDD （弹性分布式数据库）。像join，map或reduce等操作将应用于这些RDD以对其进行处理。处理后，结果再次转换为批次。这样，Spark流只是微批处理。因此，它不支持完整的实时处理，但是有点接近它。
3.昂贵
当我们谈论大数据的经济高效处理时，将数据保存在内存中并不容易。使用Spark时，内存消耗非常高。 Spark需要巨大的RAM来处理内存。在Spark中，内存消耗非常高，因此用户友好性不高。运行Spark所需的额外内存成本很高，这使Spark变得昂贵。
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4.小文件发行
当我们将Spark与Hadoop一起使用时，存在文件较小的问题。 HDFS附带了数量有限的大文件，但有大量的小文件。如果我们将Spark与HDFS一起使用，则此问题将持续存在。但是使用Spark时，所有数据都以zip文件的形式存储在S3中。现在的问题是所有这些小的zip文件都需要解压缩以收集数据文件。
仅当一个核心中存在完整文件时，才可以压缩zip文件。仅按顺序刻录核心和解压缩文件需要大量时间。此耗时的长过程也影响数据处理。为了进行有效处理，需要进行大量的数据改组。
5.延迟
Apache Spark的等待时间较长，从而导致较低的吞吐量。与Apache Spark相比，Apache Flink的延迟相对较低，但吞吐量较高，这使其比Apache Spark更好。
6.较少的算法
在Apache Spark框架中，MLib是包含机器学习算法的Spark库。但是Spark MLib中只有少数几种算法。因此，较少可用的算法也是Apache Spark的限制之一。
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7.迭代处理
迭代基本上意味着重复使用过渡结果。在Spark中，数据是分批迭代的，然后为了处理数据，每次迭代都被调度并一个接一个地执行。
8.窗口标准
在Spark流传输中，根据预设的时间间隔将数据分为小批。因此，Apache Spark支持基于时间的窗口条件，但不支持基于记录的窗口条件。
9.处理背压
背压是指缓冲区太满而无法接收任何数据时，输入/输出开关上的数据累积。缓冲区为空之前，无法传输数据。因此，Apache Spark无法处理这种背压，但必须手动完成。
10.手动优化
使用Spark时，需要手动优化作业以及数据集。要创建分区，用户可以自行指定Spark分区的数量。为此，需要传递要固定的分区数作为并行化方法的参数。为了获得正确的分区和缓存，所有这些分区过程都应手动控制。
Apache Spark在大数据行业中仍然很流行。让我们找出 Apache Spark的重要性 在大数据行业！
尽管有这些限制，但Apache Spark仍然是流行的大数据工具之一。但是现在已经有许多技术可以取代Spark。 Apache Flink是其中之一。 Apache Flink支持实时数据流。因此，Flink流比Apache Spark流更好。 数据砖认证 是Apache Spark的顶级认证之一，因此，如果您希望获得认证，则可以选择获取Databricks认证。
底线
每种工具或技术都具有一些优点和局限性。因此，Apache Spark的限制不会将其从游戏中删除。它仍然有需求，并且行业正在将其用作大数据解决方案。最新版本的Spark不断进行修改，以克服这些Apache Spark的局限性。
因此，如果您是Spark专业人员或想要建立Spark专业人员的职业，那么在这个大数据世界中，您将有很多机会。 Spark开发人员认证将帮助您向雇主证明您的Spark技能。 Whizlabs旨在帮助您拥有辉煌的职业生涯 Spark开发人员认证（HDPCD）在线课程.
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