Apache Spark的部署方式有以下幾種：

　　Standalone模式：在Standalone模式下，Spark自帶了一個(gè)資源管理器，也就是Master節(jié)點(diǎn)，所有的Worker節(jié)點(diǎn)都向Master節(jié)點(diǎn)匯報(bào)資源使用情況，并從Master節(jié)點(diǎn)獲取任務(wù)，Master節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)任務(wù)的分發(fā)和資源的調(diào)度。這種模式比較簡(jiǎn)單，適合單機(jī)或小型集群環(huán)境。

　　Apache Mesos：Apache Mesos是一種通用的集群管理器，可以對(duì)不同的應(yīng)用進(jìn)行資源管理，包括Spark、Hadoop等。在Mesos中運(yùn)行Spark可以實(shí)現(xiàn)跨集群資源共享，利用集群資源更加高效。Mesos還提供了資源隔離和多租戶支持等功能。

　　Hadoop YARN：Hadoop YARN是Hadoop2.x引入的資源管理框架，可以對(duì)集群中的資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和分配。在YARN中運(yùn)行Spark，可以將Spark作為一個(gè)應(yīng)用程序提交到Y(jié)ARN中，由YARN進(jìn)行資源管理和調(diào)度。這種方式比較適合在Hadoop集群中運(yùn)行Spark。

　　Kubernetes：Kubernetes是一種容器編排系統(tǒng)，可以自動(dòng)化部署、擴(kuò)展和管理容器化應(yīng)用程序。通過Kubernetes部署Spark，可以將Spark應(yīng)用程序打包成容器鏡像，利用Kubernetes的自動(dòng)化功能進(jìn)行部署和擴(kuò)展，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)資源隔離和多租戶支持等功能。

　　總之，根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，可以選擇不同的部署方式來運(yùn)行Spark。