Apache Spark MLlib是一個強大的分布式機器學習庫，它允許在集群上處理大規模數據集。然而，盡管它具有許多優勢，但也存在一些限制。以下是Spark MLlib算法的一些主要限制：
- 算法覆蓋面相對較窄：與一些其他機器學習框架相比，Spark MLlib提供的算法庫可能較為有限，可能無法滿足某些特定需求。
- 社區支持相對較弱：相比于一些主流的機器學習框架，Spark MLlib的社區支持可能較弱，用戶在遇到問題時可能難以找到及時的解決方案。
- 學習曲線較陡：由于Spark MLlib是基于Spark分布式計算框架的機器學習工具，對于初學者而言，學習曲線可能較為陡峭，需要一定的時間和精力去理解和掌握其使用方法。
盡管存在這些限制，Spark MLlib在大數據處理和高性能計算方面仍然是一個非常強大的工具，特別是在需要大規模數據分析和機器學習任務的場景中。
