spark的部署模式的特点是什么？

1）本地模式

Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类

local：只启动一个executor

local[k]:启动k个executor

local：启动跟cpu数目相同的 executor

2)standalone模式

分布式部署集群， 自带完整的服务，资源管理和任务监控是Spark自己监控，这个模式也是其他模式的基础，

3)Spark on yarn模式

分布式部署集群，资源和任务监控交给yarn管理，但是目前仅支持粗粒度资源分配方式，包含cluster和client运行模式，cluster适合生产，driver运行在集群子节点，具有容错功能，client适合调试，dirver运行在客户端

4）Spark On Mesos模式。官方推荐这种模式（当然，原因之一是血缘关系）。正是由于Spark开发之初就考虑到支持Mesos，因此，目前而言，Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然。