Apache Spark的部署方式有以下幾種：
Standalone模式：在Standalone模式下，Spark自帶了一個資源管理器，也就是Master節(jié)點，所有的Worker節(jié)點都向Master節(jié)點匯報資源使用情況，并從Master節(jié)點獲取任務，Master節(jié)點負責協(xié)調任務的分發(fā)和資源的調度。這種模式比較簡單，適合單機或小型集群環(huán)境。
Apache Mesos：Apache Mesos是一種通用的集群管理器，可以對不同的應用進行資源管理，包括Spark、Hadoop等。在Mesos中運行Spark可以實現(xiàn)跨集群資源共享，利用集群資源更加高效。Mesos還提供了資源隔離和多租戶支持等功能。
Hadoop YARN：Hadoop YARN是Hadoop2.x引入的資源管理框架，可以對集群中的資源進行統(tǒng)一管理和分配。在YARN中運行Spark，可以將Spark作為一個應用程序提交到YARN中，由YARN進行資源管理和調度。這種方式比較適合在Hadoop集群中運行Spark。
Kubernetes：Kubernetes是一種容器編排系統(tǒng)，可以自動化部署、擴展和管理容器化應用程序。通過Kubernetes部署Spark，可以將Spark應用程序打包成容器鏡像，利用Kubernetes的自動化功能進行部署和擴展，同時可以實現(xiàn)資源隔離和多租戶支持等功能。
總之，根據(jù)不同的應用場景和需求，可以選擇不同的部署方式來運行Spark。
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