Здесь много писали и на разные темы, но правда в том, что необходимо корректно использовать терминологию. Чтобы не получилось, что сравниваем, например, "машины", а при этом каждый из участников понимает под термином "машина" различные по сути вещи. Кто-то - автомобиль, кто-то стиральную машину, а кто-то - сильного боксёра-победителя всех чемпионатов.
При этом каждая из машин имеет свой смысл и пользу. Одна не хуже другой и каждая предназначена для решения конкретных задач.

Исходя из вышесказанного по пунктам:
1. Движок Qlik способен эффективно использовать весь объем RAM, предоставляемый ему операционной системой (ОС). Предоставляет ли ОС всю память или ее часть - это вопрос к операционной системе. На данный момент требуемая ОС - Wiindows Server x64. В бета-версии - Linux. Клиент - любой современный HTML5-веб-браузер, в котором выполняются все задачи: создание аналитических приложений, работа с ними и администрирование всех настроек сервера.
2. Ограничений со стороны движка Qlik Sense на объем RAM - нет
3. Кластер собрать, безусловно, можно. Но нужно понимать, что именно вы ждете от кластера в контексте задач, для которых создан Qlik:
3.1. Кластер "из коробки" - это кластер предназначенный для балансировки нагрузки и повышения доступности.
3.2. Кластеризация "из коробки" поддерживается на любом из трех уровней и настраивается в любых комбинациях: кластеризация на уровне загрузки данных, кластеризация на уровне обслуживания пользователей (с автоматической балансировкой нагрузки путем перенаправления пользователей на наименее загруженные узлы), кластеризация на уровне Proxy (протоколы доступа, аутентификация, авторизация). Если требуется, то сверху можно еще поставить и балансировщик сетевых пакетов (Network Load Balancing)
3.3. Благодаря наличию богатейшего API (JavaScript API), возможно использование движков Qlik для создания действительно распределённых вычислений, при котором на каждый из узлов отправляется свое расчетное задание, а затем результаты собираются вместе. Но нужно понимать, что этот сценарий несмотря на гипотетический интерес имеет очень слабое отношение к задачам управленческой аналитики, для которых и создается Qlik как инструмент.
3.3.1. Для тех, кому действительно требуются массовые расчеты, например, в сценариях действительно сложной мат. статистики, следует использовать для этого целевые инструменты типа R, Matlab и т.п.
Движок Qlik к ним можно подключить с использованием соответствующих коннекторов, разработанных на упомянутом выше API.

Итог: возможно многое, если с умом подходить как к задаче, так и к выбору инструмента для ее решения. Поиск универсального инструмента для решения всех возможных классов задач - разговор "ни о чём", ибо попахивает отсутствием профессионализма.