是的，Spark Standalone模式具备一定的应对突发流量的能力，主要通过以下方式实现：
Spark Standalone支持动态资源分配，可以根据当前集群的资源使用情况和任务队列长度，动态调整任务分配到不同的节点上，避免节点过载或资源闲置。这种机制有助于在突发流量情况下，通过重新分配资源来应对。
Spark Standalone提供了高可用性选项，包括使用Zookeeper监控和切换Master节点，确保即使主节点故障，也能快速恢复。这种高可用性配置可以在突发流量情况下，保证集群的持续运行。
Spark Standalone支持动态负载均衡，能够根据任务队列长度和集群资源使用情况，动态调整任务的分配，避免某些节点过载。这种负载均衡策略有助于在突发流量情况下，通过均衡负载来应对。
Spark通过数据分区和复制来增强容错性，每个分区可以独立地进行处理，并且支持数据复制，确保在节点故障时数据仍然可用。这种数据管理策略可以在突发流量情况下，通过数据复制和分区来应对。
通过上述机制，Spark Standalone能够在一定程度上应对突发流量，保证集群的稳定运行和任务的顺利执行。