Apache Spark提供了一种称为外部存储（External Storage）的功能，用于处理不适合内存的数据。外部存储允许Spark将数据存储在磁盘上，以便处理大型数据集。

以下是使用外部存储处理不适合内存的数据的代码示例：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ExternalStorageExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ExternalStorageExample")
      .getOrCreate()

    // 创建SparkContext对象
    val sc = spark.sparkContext

    // 加载不适合内存的数据（例如大型文本文件）
    val data = sc.textFile("path_to_large_file.txt")

    // 对数据进行处理（示例：计算每行的字符数）
    val result = data.map(line => line.length)

    // 将结果写入外部存储
    result.saveAsTextFile("path_to_output_directory")

    // 停止Spark会话
    spark.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用SparkSession对象创建了一个SparkContext对象。然后，我们使用sc.textFile()方法加载不适合内存的数据，例如一个大型文本文件。接下来，我们使用map()方法对数据进行处理，示例中是计算每行的字符数。最后，我们使用saveAsTextFile()方法将结果写入外部存储。

请注意，在实际使用中，您需要将path_to_large_file.txt和path_to_output_directory替换为您实际的数据文件路径和输出目录路径。

这样，您就可以使用外部存储在Apache Spark中处理不适合内存的数据。