py4j。Py4JException:构造函数org.apache.spark.sql。org.apache.spark SparkSession([类。SparkContext，类java.util.HashMap])不存在

这个错误通常是由于SparkSession构造函数的参数不正确引起的。你需要确保SparkSession的构造函数接收一个SparkContext对象和一个Java HashMap对象。请检查你的代码，确保这些参数被正确传递，并且SparkSession的构造函数被正确调用。另外，你也需要检查你的Py4J版本是否与你的Spark版本兼容。建议升级Py4J到最新版本并尝试重新运行你的代码。

相关问题

py4j.Py4JException: Constructor org.apache.spark.sql.SparkSession([class org.apache.spark.SparkContext, class java.util.HashMap]) does not exist

这个错误通常是由于`SparkSession`构造函数的参数不正确引起的。在创建`SparkSession`对象时，你需要确保构造函数接收一个`SparkContext`对象和一个Java HashMap对象。请检查你的代码，确保这些参数被正确传递，并且`SparkSession`的构造函数被正确调用。另外，你也需要检查你的Py4J版本是否与你的Spark版本兼容。建议升级Py4J到最新版本并尝试重新运行你的代码。

Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.getSparkBufferSize does not exist in the JVM

这个错误通常是由于 PySpark 版本与 Java 版本不兼容引起的。可能的解决方法包括：

1. 确保你使用的 PySpark 版本与你的 Java 版本兼容。你可以在 PySpark 官方文档中查看版本兼容性。

2. 尝试设置环境变量 PYSPARK_SUBMIT_ARGS，其中包含以下内容：

--conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true

这个选项可以启用反射，从而解决这个问题。

3. 如果以上两个方法都没有解决问题，你可以尝试升级 Py4j 版本。你可以使用以下命令升级 Py4j：

pip install --upgrade py4j

希望这些方法能够帮助你解决问题。