spark的有几种部署模式，每种模式特点？

Spark的部署模式主要有以下三种：

1. Standalone 模式：Spark自带的独立模式，可以在单个节点上运行Spark集群，适用于小规模数据处理和开发测试等场景。

2. YARN 模式：将Spark与Hadoop YARN集成，利用YARN资源管理器分配计算资源，适用于大规模数据处理和生产环境等场景。

3. Mesos 模式：将Spark与Mesos集成，利用Mesos资源管理器分配计算资源，适用于大规模数据处理和生产环境等场景。

每种模式的特点如下：

1. Standalone 模式：简单易用，配置方便，适用于小规模数据处理和开发测试等场景。但是缺乏集群资源管理器，无法支持多任务并发处理。

2. YARN 模式：可以与Hadoop集成，支持多任务并发处理，适用于大规模数据处理和生产环境等场景。但是配置比较复杂，需要Hadoop集群的支持。

3. Mesos 模式：可以与Mesos集成，支持多任务并发处理，适用于大规模数据处理和生产环境等场景。但是配置比较复杂，需要Mesos集群的支持。