spark的部署模式有

Spark的部署模式主要包括以下几种：

1. Local模式：在本地开发环境中运行Spark应用程序，使用本地的计算资源和数据，可以方便地进行开发和测试。

2. Standalone模式：在独立的Spark集群上运行Spark应用程序，可以通过Spark自带的集群管理器启动和管理集群，支持资源调度、任务调度、容错处理等功能。

3. Apache Mesos模式：在Mesos集群上运行Spark应用程序，可以与其他分布式应用程序共享资源，实现资源共享和资源利用率最大化。

4. Hadoop YARN模式：在Hadoop YARN集群上运行Spark应用程序，可以与Hadoop生态系统无缝集成，通过YARN进行资源调度和管理。

5. Kubernetes模式：在Kubernetes集群上运行Spark应用程序，可以实现Spark与Kubernetes的无缝集成，支持资源调度、容器管理、弹性伸缩等功能。

通过选择合适的部署模式，可以根据应用程序的需求和实际情况，选择最合适的部署方式，实现高效、可靠的分布式计算和数据处理。