简述Spark部署模式 ？
Spark 支持多种部署模式，以适应不同的计算环境。主要的部署模式包括：
- 本地模式：在这种模式下，Spark 集群运行在单个机器上，通常用于开发和测试。在这种模式下，所有的 Spark 组件都运行在同一个 JVM 进程中。
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独立模式：这是 Spark 的标准集群部署模式，不依赖于外部的集群管理器。在这种模式下，你需要手动启动 Spark 的 Master 和 Worker 节点。它适合于专门为 Spark 或小型到中型集群配置的环境。
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YARN 模式：在这种模式下，Spark 运行在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上，YARN 是 Hadoop 的资源管理器。这种模式允许 Spark 与其他基于 YARN 的应用共享集群资源。
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Mesos 模式：Apache Mesos 是一个通用的集群管理器，可以运行 Spark 和其他应用。在 Mesos 模式下，Mesos 负责分配资源给 Spark。
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Kubernetes 模式：近年来逐渐流行，可以在 Kubernetes 集群上运行 Spark。Kubernetes 提供了容器编排和管理，使 Spark 可以更灵活地部署和扩展。
各种部署模式都有自己的适用场景。例如，本地模式适合开发和测试，独立模式适合专门为 Spark 配置的小型集群，YARN 模式适合已有 Hadoop 集群的环境，Mesos 和 Kubernetes 模式适合需要更复杂资源调度和管理的大型应用。在实际应用中，选择合适的部署模式取决于具体的资源管理需求、集群环境和应用场景。