虽然Spark很快，但现在在生产环境中仍然不尽人意，无论扩展性、稳定性、管理性等方面都需要进一步增强。同时，Spark在流处理领域能力有限，如果要实现亚秒级或大容量的数据获取或处理需要其他流处理产品。
Cloudera宣布旨在让Spark流数据技术适用于80%的使用场合，就考虑到了这一缺陷。我们确实看到实时分析(而非简单数据过滤或分发)场景中，很多以前使用S4或Storm等流式处理引擎的实现已经逐渐Kafka+Spark Streaming代替。
Spark的流行将逐渐让MapReduce、Tez走进博物馆。
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