在集群模式下執(zhí)行Spark程序時(shí)，為了避免數(shù)據(jù)丟失，可以采取以下措施：

1. 使用持久化存儲：將數(shù)據(jù)保存到HDFS或其他持久化存儲系統(tǒng)中，確保在程序運(yùn)行期間不會丟失數(shù)據(jù)。

2. 使用checkpointing：在執(zhí)行Spark程序時(shí)，可以使用checkpointing功能將中間結(jié)果保存到磁盤中，以便在需要時(shí)恢復(fù)。

3. 使用Spark的shuffle操作：Spark中的shuffle操作可以將數(shù)據(jù)從內(nèi)存移動到磁盤，從而避免數(shù)據(jù)丟失。

4. 使用Spark的本地模式：在執(zhí)行Spark程序時(shí)，可以選擇使用本地模式，這樣可以避免網(wǎng)絡(luò)延遲和資源競爭問題，減少數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。

5. 使用分布式文件系統(tǒng)（如Hadoop Distributed File System, HDFS）：HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上存儲數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。

6. 使用Spark的備份機(jī)制：Spark提供了備份機(jī)制，可以在執(zhí)行過程中自動備份數(shù)據(jù)，以便在出現(xiàn)問題時(shí)能夠恢復(fù)。

7. 使用Spark的監(jiān)控和報(bào)警功能：通過監(jiān)控Spark程序的運(yùn)行狀態(tài)和資源使用情況，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的問題，減少數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。