一、Spark的部署
1.单机Local
2.集群
（1）Standalonc
Spark自带的资源管理器，效率不高
（2）YARN
如果部署的是Hadoop集群，可以用YARN资源调度
（3）Mesos
Spark和Mesos是相互优化的，它们之间性能匹配得非常好。
二、Spark的应用方式
Spark优势：
- 延迟低
- 批处理快
- 组件多
以前Spark无法满足毫秒级流计算需求，但Spark2.3（2018年）版本出来后，增加了Structured Streaming持续流模式，这意味着它可以和Flink一样，可以满足毫秒级别的流计算需求。
参考文献：