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Spark Standalone模式是Spark集群的一种部署方式，即在没有使用其他资源管理器（如YARN或Mesos）的情况下，在Spark自身提供的集群管理器中部署和运行Spark应用程序。

在Spark Standalone模式下，有一个主节点（Master）和多个工作节点（Worker）。主节点负责整个集群的管理和任务调度，而工作节点负责执行实际的计算任务。可以通过启动Master节点和Worker节点的方式来配置和启动Spark Standalone集群。

使用Spark Standalone模式可以简单地部署和管理Spark集群，适用于小型规模的集群部署。然而，对于大型和复杂的集群场景，通常会选择使用更强大和灵活的资源管理器，如YARN或Mesos。