Sparkのリソースマネージャにはどのような選択肢がありますか？
- スタンドアロンモード：独立モード、Sparkはリソースマネージャを起動し、組み込みのリソーススケジューラーでリソースを管理します。
- YARNモード：Sparkジョブのリソースを管理するためにHadoopのYARNリソースマネージャを使用します。
- メソスモード：Sparkジョブのリソースを管理するためにApache Mesosリソースマネージャを使用します。
- Kubernetesモード：Kubernetesコンテナオーケストレーションエンジンを使用して、Sparkジョブのリソースを管理します。
- ローカルモード：Sparkジョブはローカルマシンで実行され、リソースマネージャは関与しません。
- Amazon EMRモード：SparkジョブをAmazon EMRで実行し、EMRクラスターがリソース管理を提供します。
- データブリックスモード：Databricksプラットフォーム上でSparkジョブを実行し、Databricksがリソース管理サービスを提供します。
