请简述Apache Spark的部署模式及其资源调度策略。

解答思路：

在回答关于Spark部署模式（资源调度模式）的问题时，需要了解Spark的几种主要部署模式和资源调度策略。这些部署模式包括Standalone模式、Cluster模式和Mesos集群框架等。每种模式都有其特定的资源调度策略，例如Standalone模式使用自带的资源管理器进行任务调度，而Cluster模式则通过集群管理器进行资源分配和任务调度。此外，还需要了解Spark与Hadoop YARN集成时的资源调度方式。

最优回答：

Spark的部署模式（资源调度模式）主要包括以下几种：

1. Standalone模式：这是Spark默认的部署模式，在这种模式下，Spark使用自带的资源管理器进行任务调度和资源分配。
2. Cluster模式：在这种模式下，Spark可以与多种集群管理器集成，如Hadoop YARN、Mesos等，通过这些集群管理器进行资源分配和任务调度。
3. Mesos集群框架：Mesos是一个开源的集群管理器，可以支持多种框架，包括Spark。在Mesos上部署Spark可以实现资源的动态分配和高效利用。
4. 与Hadoop YARN集成：当Spark与Hadoop YARN集成时，YARN负责整个集群的资源管理和任务调度，Spark则负责具体的计算任务。

在每种模式下，Spark都有相应的资源调度策略，可以根据实际需求选择合适的部署模式和资源调度策略。

• Spark部署模式的优缺点：不同的部署模式具有不同的优缺点，例如Standalone模式简单易用，但资源利用率可能不如其他模式；而集成到YARN或Mesos等集群管理器时，可以更好地利用集群资源，但需要更多的配置和管理。
• 其他相关概念：如资源分配策略、任务调度策略等也是理解Spark部署模式的重要部分。
• 最新发展：随着Spark的不断发展，其部署模式和资源调度策略也在不断更新和优化，例如新的资源管理器、更智能的资源调度算法等。了解这些最新发展有助于更好地理解和应用Spark。