not found:value spark spark.read

根据提供的引用内容，报错信息“not found:value spark”意味着在当前环境中找不到Spark相关的库或变量。而“spark.read”是Spark SQL中用于读取数据的API，因此可能是由于缺少Spark SQL库或者未正确导入Spark SQL库导致的。建议检查环境变量和库的导入情况，确保Spark SQL库已正确导入并且环境变量已正确设置。

相关问题

not found: value spark import spark.implicits._

这个错误通常出现在使用Spark时没有正确地初始化SparkSession对象。你需要在代码中添加以下行来初始化SparkSession对象，并使用它来创建DataFrame：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
                        .appName("YourAppName")
                        .master("local[*]")
                        .getOrCreate()

其中，`"YourAppName"` 是你的应用程序名称，`"local[*]"` 表示使用所有可用的CPU核心来运行Spark。然后，你可以通过 `spark` 对象来访问SparkSession的方法和属性，例如：

val df = spark.read.csv("path/to/your/csv/file")
df.show()

这将读取CSV文件并将其作为DataFrame显示出来。记得在使用完Spark后关闭SparkSession对象：

spark.stop()

Spark: 14: error: not found: value spark ,14: error: not found: value spark

### 回答1：
这个错误通常是因为您的代码中没有正确设置 Spark 相关的环境变量或者没有正确导入 Spark 库。请确认您是否正确设置了 Spark 的环境变量，如 `SPARK_HOME` 和 `PYTHONPATH`，以及是否正确导入了相关的库，如 `pyspark`。如果您是在 Jupyter Notebook 中使用 Spark，还需确保您已经正确安装了 `findspark` 库，并且在 Notebook 中正确设置了 Spark 相关的配置参数。

### 回答2：
出现这个错误是因为在代码中找不到名为spark的值。出现这个错误有几种可能的原因：

1. Spark环境未正确设置：如果没有正确安装Spark或者没有正确配置Spark环境变量，代码中就无法找到spark的值。解决方法是确保Spark被正确安装和配置，可以尝试重新安装Spark并更新环境变量。

2. 缺少Spark依赖：如果代码中使用了Spark的API，但是缺少了相应的Spark依赖，就会找不到spark的值。解决方法是在代码中添加Spark的依赖，可以通过在build.gradle或者pom.xml文件中添加相关依赖来解决。

3. 代码中的拼写错误：代码中可能存在拼写错误，导致无法找到spark的值。解决方法是检查代码中是否存在拼写错误，特别是在引用spark的地方。

总结来说，如果代码中出现"not found: value spark"的错误，要么是Spark环境未正确设置，要么是缺少Spark依赖，要么是代码中存在拼写错误。需要仔细检查和排查并采取相应的解决方法来修复这个错误。