在这三种部署模式中，standalone作为spark自带的分布式部署模式，是最简单也是最基本的spark应用程序部署模式，这里就不再赘述。这里就讲一下yarn和mesos的区别：
(1) 就两种框架本身而言，mesos上可部署yarn框架。而yarn是更通用的一种部署框架，而且技术较成熟。
(2) mesos双层调度机制，能支持多种调度模式，而Yarn通过Resource Mananger管理集群资源，只能使用一种调度模式。Mesos 的双层调度机制为：mesos可接入如yarn一般的分布式部署框架，但Mesos要求可接入的框架必须有一个调度器模块，该调度器负责框架内部的任务调度。当一个framework想要接入mesos时，需要修改自己的调度器，以便向mesos注册，并获取mesos分配给自己的资源， 这样再由自己的调度器将这些资源分配给框架中的任务，也就是说，整个mesos系统采用了双层调度框架：第一层，由mesos将资源分配给框架；第二层，框架自己的调度器将资源分配给自己内部的任务。
(3) mesos可实现粗、细粒度资源调度，可动态分配资源，而Yarn只能实现静态资源分配。其中粗粒度和细粒度调度定义如下：
粗粒度模式（Coarse-grained
Mode）：程序运行之前就要把所需要的各种资源（每个executor占用多少资源，内部可运行多少个executor）申请好，运行过程中不能改变。
细粒度模式（Fine-grained
Mode）：为了防止资源浪费，对资源进行按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。
从yarn和mesos的区别可看出，它们各自有优缺点。因此实际使用中，选择哪种框架，要根据本公司的实际需要而定，可考虑现有的大数据生态环境。如我司采用yarn部署spark，原因是，我司早已有较成熟的hadoop的框架，考虑到使用的方便性，采用了yarn模式的部署。