Satine Spark并不是一个我所熟知的技术工具或产品，因此无法提供关于其限制的具体信息。然而，我可以为您提供Apache Spark的相关信息，因为Apache Spark是一个在大数据处理领域广泛使用的技术工具。
Apache Spark的限制
- 没有文件管理系统：Spark中没有内置的文件管理系统，需要与其他平台集成，如Hadoop等。
- 不进行实时数据处理：Spark流处理不支持完整的实时处理，而是采用微批处理的方式。
- 昂贵：由于内存消耗高，Spark的运行成本相对较高。
- 小文件发行：与Hadoop HDFS一起使用时，存在大量小文件的问题，这会影响数据处理效率。
- 延迟：Spark的等待时间较长，导致吞吐量较低。
- 较少的算法：Spark MLlib中的算法数量有限，限制了其应用范围。
- 迭代处理：数据是分批迭代处理的，这可能导致处理延迟。
- 窗口标准：只支持基于时间的窗口条件，不支持基于记录的窗口条件。
- 处理背压：没有能力处理背压，需要手动管理。
- 手动优化：需要手动优化作业和数据集，这可能增加运维复杂度。
Apache Spark的应用场景
尽管存在上述限制，Apache Spark仍然是大数据处理领域的热门工具，适用于需要快速计算和内存中的集群计算框架的场景，如迭代算法、批处理应用程序、流和交互式查询等。
请注意，以上信息仅供参考，如需了解更多关于Apache Spark的信息，建议访问其官方网站或查阅相关技术文档。