Local模式

本质：启动一个JVM Process进程(一个进程里面有多个线程)，执行任务Task
Local模式可以限制模拟Spark集群环境的线程数量, 即Local[N] 或 Local[*]

其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个cpu core。如果不指定N， 则默认是1个线程（该线程有1个core）。 通常Cpu有几个Core，就指定几个 线程，最大化利用计算能力.

如果是local[*]，则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.按照Cpu最多的Cores设置线程数

Local 下的角色分布：
资源管理：
Master：Local进程本身
Worker：Local进程本身
任务执行：
Driver：Local进程本身
Executor：不存在，没有独立的Executor角色, 由Local进程(也就是Driver)内的线程提供计算能力
PS: Driver也算一种特殊的Executor, 只不过多数时候, 我们将Executor当做纯Worker对待, 这样和Driver好区分(一类是管理 一类是工人)
注意: Local模式只能运行一个Spark程序, 如果执行多个Spark程序, 那就是由多个相互独立的Local进程在执行

Standalone

Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。
StandAlone 是完整的Spark运行环境,其中:
Master角色以Master进程存在, Worker角色以Worker进程存在
Driver和Executor运行于Worker进程内, 由Worker提供资源供给它们运行