请问使用spark的时候，如果使用高性能64核高内存的阿里云服务器，用哪种模式运行比较好？

在阿里云的64核高内存服务器上运行Apache Spark时，选择Local模式与Standalone模式主要取决于您的具体需求、资源管理和未来可能的扩展性。

1. Local模式：

   • 当您使用spark-submit --master local[64]命令时，Spark会在单个JVM中以多线程的方式运行，模拟出64个执行器（线程）。这种方式配置简单，启动速度快，适合于测试和开发环境。
   • 优点：配置简单，无需额外的集群管理开销，快速启动。
   • 缺点：资源隔离性差，如果一个任务出现问题可能会波及到其他任务。此外，由于所有任务都在同一台机器的JVM中运行，无法充分利用多机并行处理的优势，对于大规模数据处理或长时间运行的任务可能不是最佳选择。

2. Standalone模式：

   • 如果您将服务器配置为Standalone集群模式，即使所有节点都部署在同一台物理机上，也可以通过配置多个worker来实现更细粒度的资源管理和任务调度。
   • 优点：相比Local模式有更好的资源隔离性和管理能力，可以更好地控制每个任务使用的资源（CPU、内存），并且更接近生产环境的配置，便于后续扩展到多节点集群。
   • 缺点：需要一些配置工作，相较于Local模式启动略显复杂，且有一定的资源管理开销。

建议： - 如果您当前主要是进行开发调试或者运行的是轻量级的数据处理任务，可以选择Local模式，因为它简单快捷。 - 如果您考虑的是性能优化、资源隔离、未来可能的扩展性，或者需要更精细地控制资源分配，那么配置Standalone模式会是更好的选择，即便最初所有worker都在同一台物理机上。这样做的好处在于，当未来需要扩展到多台服务器时，迁移和配置会更加平滑。

综上所述，没有绝对的“正确”或“标准”答案，选择应基于您的具体应用场景和长远规划。