Spark目前的瓶颈在哪里，还有希望解决么？
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Spark当前很火哈，有木有行家来回答一下~~
抛砖引玉，比如
jvm方面的限制
内存浪费
任务调度方面
拓展性
等等。
抛砖引玉，比如
jvm方面的限制
内存浪费
任务调度方面
拓展性
等等。
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3 个回复
Bob - 同程旅游大数据+BI 架构师 2015-10-29 回答
赞同来自: erlybt 、梁勇
在任务依赖调度方面可以使用oozie来完成。最新版本的oozie工作流软件中有spark action类
spark的拓展性就不用说了，与Hadoop可以无缝衔接，也支持多语言调用api。
spark-stream 组件则扩展了对kafka 消息队列的操作，意味着可以实时输入数据
spark-sql支持sql的即席查询。另外在spark的基础上有blinkdb组件，能支持海量数据的查询，但是在结果上有一定的误差。
在jvm和内存方面则是新版本一直以来优化的重点。
seng - 从事BI、大数据、数据分析工作 2015-10-29 回答
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我觉得主要问题还是和其他工具的生态圈完善上， 不只是和大数据工具‘也包括已有的BI工具。
我最关注的还是ad-hoc查询的问题是否能解决。
erlybt - 小白问题多 2015-11-19 回答
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