目前,除了local模式为本地调试模式以为, Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN
-
Standalone模式
即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。从一定程度上说，该模式是其他两种的基础。目前Spark在standalone模式下是没有任何单点故障问题的，这是借助zookeeper实现的，思想类似于Hbase master单点故障解决方案。将Spark standalone与MapReduce比较，会发现它们两个在架构上是完全一致的：
- 都是由master/slaves服务组成的，且起初master均存在单点故障，后来均通过zookeeper解决（Apache MRv1的JobTracker仍存在单点问题，但CDH版本得到了解决）；
- 各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot就能同时运行多少task。不同的是，MapReduce将slot分为map slot和reduce slot，它们分别只能供Map Task和Reduce Task使用，而不能共享，这是MapReduce资源利率低效的原因之一，而Spark则更优化一些，它不区分slot类型，只有一种slot，可以供各种类型的Task使用，这种方式可以提高资源利用率，但是不够灵活，不能为不同类型的Task定制slot资源。总之，这两种方式各有优缺点。
-
Spark On YARN模式
spark on yarn 的支持两种模式：
- yarn-cluster：适用于生产环境；
- yarn-client：适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster和yarn-client的区别在于yarn appMaster，每个yarn app实例有一个appMaster进程，是为app启动的第一个container；负责从ResourceManager请求资源，获取到资源后，告诉NodeManager为其启动container。yarn-cluster和yarn-client模式内部实现还是有很大的区别。如果你需要用于生产环境，那么请选择yarn-cluster；而如果你仅仅是Debug程序，可以选择yarn-client。
-
Spark On Mesos模式
Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然。目前在Spark On Mesos环境中，用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序
-
粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task（对应多少个“slot”）。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。
-
细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。
-