Apache Spark的部署方式有以下几种：

　　Standalone模式：在Standalone模式下，Spark自带了一个资源管理器，也就是Master节点，所有的Worker节点都向Master节点汇报资源使用情况，并从Master节点获取任务，Master节点负责协调任务的分发和资源的调度。这种模式比较简单，适合单机或小型集群环境。

　　Apache Mesos：Apache Mesos是一种通用的集群管理器，可以对不同的应用进行资源管理，包括Spark、Hadoop等。在Mesos中运行Spark可以实现跨集群资源共享，利用集群资源更加高效。Mesos还提供了资源隔离和多租户支持等功能。

　　Hadoop YARN：Hadoop YARN是Hadoop2.x引入的资源管理框架，可以对集群中的资源进行统一管理和分配。在YARN中运行Spark，可以将Spark作为一个应用程序提交到YARN中，由YARN进行资源管理和调度。这种方式比较适合在Hadoop集群中运行Spark。

　　Kubernetes：Kubernetes是一种容器编排系统，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。通过Kubernetes部署Spark，可以将Spark应用程序打包成容器镜像，利用Kubernetes的自动化功能进行部署和扩展，同时可以实现资源隔离和多租户支持等功能。

　　总之，根据不同的应用场景和需求，可以选择不同的部署方式来运行Spark。