Spark可以以多种方式部署，其中最常见的包括：
1. Standalone模式：在Standalone模式下，Spark集群中的每个节点都运行Spark进程，其中一个节点被指定为主节点，负责协调和调度任务。这种部署方式适用于小规模的集群。
2. YARN模式：YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，Spark可以在YARN上运行。在YARN模式下，Spark作为YARN的一个应用程序提交到集群中执行。这种部署方式适用于大规模的集群。
3. Mesos模式：Mesos是一个分布式系统内核，Spark可以在Mesos上运行。在Mesos模式下，Spark作为Mesos的一个框架来运行，Mesos负责资源管理和调度。这种部署方式适用于多个框架共享资源的场景。
Spark的部署特点包括：
1. 高性能：Spark使用内存计算和基于RDD的计算模型，能够实现迭代计算和交互式查询的低延迟，具有较高的性能。
2. 弹性扩展：Spark支持动态添加和移除节点，可以根据需求灵活扩展集群规模。
3. 容错性：Spark通过RDD的弹性特性和容错机制，可以在节点故障时自动恢复计算，保证任务的高可靠性。
4. 多种部署方式：Spark可以在多种环境下部署，包括独立集群、YARN集群和Mesos集群，满足不同场景的需求。
5. 生态系统丰富：Spark生态系统包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等组件，能够支持各种数据处理和机器学习任务。
