Beam處理大規模數據的優勢包括：
1. 并行處理能力：Beam可以將數據流劃分為多個并發處理任務，有效地利用計算資源，實現并行處理，提高處理速度和效率。
2. 跨平臺支持：Beam支持多種數據處理引擎和計算框架，包括Apache Flink、Apache Spark等，能夠在不同的計算環境中運行，并實現數據處理的統一管理。
3. 可擴展性：Beam支持水平擴展，能夠處理大規模數據，滿足不同規模的數據處理需求。
4. 高可靠性和容錯性：Beam具有強大的容錯機制，能夠保證數據處理的穩定性和可靠性，確保數據不會丟失或重復處理。
5. 靈活性和可定制性：Beam提供豐富的數據處理操作和轉換函數，用戶可以根據自身需求定制數據處理流程，靈活地處理不同類型和格式的數據。
Beam處理大規模數據的局限性包括：
1. 學習曲線較陡：由于Beam是一個比較復雜的數據處理框架，用戶需要花費一定的時間和精力來學習和掌握其使用方法和技術細節。
2. 性能受限：在某些復雜的數據處理場景下，Beam的性能可能會受到一定的影響，需要進行優化和調整來提高處理速度和效率。
3. 需要依賴第三方計算框架：Beam本身并不是一個獨立的計算引擎，需要依賴其他計算框架來實現數據處理，可能會受到第三方計算框架的限制和影響。
4. 需要考慮數據安全性：在處理大規模數據時，需要考慮數據的安全性和隱私保護，確保數據不被泄露或濫用。
