Spark 可以在多种不同的部署模式下运行，包括以下几种：
Local 模式：本地模式是指将 Spark 运行在单机上，通常用于开发和测试阶段。
Standalone 模式：Standalone 是 Spark 的默认集群管理器，也称为 Spark 自带的集群管理器。通过 Standalone 模式可以构建一个独立的、专用的 Spark 集群。
YARN 模式：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，Spark 通过 YARN 来使用 Hadoop 集群中的资源。在 YARN 模式下，Spark 应用程序作为 MapReduce 任务提交到 Hadoop 集群中运行。
Mesos 模式：Mesos 是一种分布式系统内核，可以让多个框架（如 Spark、Hadoop 等）共享硬件资源。Spark 可以通过 Mesos 访问这些共享资源，并利用它们来运行分布式应用程序。
Kubernetes 模式：Kubernetes 是一种开源容器编排系统，可提供跨主机集群上部署、扩展和管理容器化应用程序的功能。从 Spark 2.3 开始，Kubernetes 可以作为 Spark 的第四种部署模型。
以上是常见的 Spark 部署模型，在实际生产环境中可能会根据具体需求进行选择和定制。
