请简述Apache Spark的部署模式及其特点？

解答思路：

Spark部署模式决定了Spark集群的配置和运行方式。了解不同的部署模式对于管理和优化Spark应用至关重要。面试者需要熟悉Spark的几种主要部署模式，包括本地模式、集群模式（Standalone Cluster Mode）、Hadoop YARN模式和Mesos集群框架等。

最优回答：

Spark部署模式主要包括以下几种：

1. 本地模式：主要用于单机测试，Spark可以在单机上运行。
2. 集群模式（Standalone Cluster Mode）：在这种模式下，Spark自带完整的集群管理功能，可以独立部署到集群中运行。
3. Hadoop YARN模式：在这种模式下，Spark作为YARN的一个应用运行，YARN负责集群资源管理和调度。
4. Mesos集群框架：Mesos是一个分布式系统增强框架，可以管理集群资源，Spark可以通过Mesos进行部署和运行。

除了上述部署模式，还有一些其他相关的知识点需要注意：

1. Spark集群的节点类型：包括Master节点和Worker节点，Master节点负责管理和调度，Worker节点负责执行计算任务。
2. 集群规模：根据业务需求和数据量大小，可以选择不同规模的集群配置。
3. 资源配置：包括内存、CPU、磁盘等资源的配置，对Spark应用的性能有很大影响。
4. 集群监控和管理：包括资源监控、任务监控、日志管理等，对于保障Spark集群的稳定运行非常重要。