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Apache Spark的局限性

用户在使用它时必须面对Apache Spark的一些限制。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，需要与其他平台集成。因此，它依赖于Hadoop等其他平台或任何其他基于云的文件管理系统平台。这是Apache Spark的主要限制之一。

2.不进行实时数据处理

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Spark RDD(弹性分布式数据库)。在这些RDD上应用诸如join，map或reduce等操作来处理它们。处理后，结果再次转换为批次。这样，Spark流只是一个微批处理。因此，它不支持完整的实时处理，但是有点接近它。

3.昂贵

在谈论大数据的经济处理时，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。Spark中的内存消耗非常高，因此用户友好性并不高。运行Spark所需的额外内存成本很高，这使Spark变得昂贵。

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文件都需要解压缩才能收集数据文件。

仅当一个核心中包含完整文件时，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，需要对数据进行大量改组。

5.延迟

Apache Spark的等待时间较长，这导致较低的吞吐量。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。

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没有能力处理这种背压，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，应该手动控制所有此分区过程。

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取代了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。

总结

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。较新版本的Spark进行了不断的修改，以克服这些Apache Spark的局限性。