Apache Spark Standalone 是一种分布式计算框架，用于构建大规模数据处理应用。为了确保数据可靠性，可以采取以下措施：
数据冗余：在 Spark Standalone 中，可以通过将数据分片存储在不同的节点上来实现数据冗余。这样，即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点中恢复。
数据备份：定期对数据进行备份，可以将备份数据存储在不同的物理位置，以防止数据丢失。
检查点机制：Spark 提供了检查点（Checkpointing）机制，可以在作业执行过程中定期保存计算状态。当作业失败时，可以从最近的检查点恢复，而不是从头开始重新执行。
持久化存储：在 Spark Standalone 中，可以将数据持久化到分布式文件系统（如 HDFS）或分布式数据库（如 Cassandra）中。这样，即使 Spark 集群发生故障，数据仍然可以从持久化存储中恢复。
监控和告警：对 Spark 集群进行监控，实时了解集群的运行状态和性能指标。当发现异常时，及时发出告警，以便快速采取措施解决问题。
故障恢复策略：制定详细的故障恢复策略，包括节点故障、网络故障等情况下的处理流程。确保在发生故障时，能够迅速恢复集群的正常运行。
数据一致性：通过使用一致性的哈希算法或其他一致性协议，确保在分布式环境下数据的一致性。
资源管理：合理分配和管理集群资源，避免资源过载导致的数据丢失或计算失败。
代码优化：编写高效、稳定的 Spark 代码，减少潜在的 bug 和异常，提高作业的可靠性。
通过以上措施，可以在很大程度上保障 Spark Standalone 中的数据可靠性。在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的策略和技术方案。