It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast " Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transforamtion. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.
这是因为我def了一个函数，在里面引用了外部的一个SparkContext，这个SparkCotext并没有关闭；于是在def里面又重新定义了一个SparkContext，来处理后续处理
KeyError: ‘SPARK_HOME‘
需要在使用SparkContext之前声明：
os.environ[‘SPARK_HOME‘] = ‘/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark‘
SyntaxError: Non-ASCII character ‘\xef‘ in file 错误解决
在文件头添加上
# -*- coding: UTF-8 -*-
即可，保证编码是UTF8的编码；否则如果有中文等特殊字符的文件，保存后格式将会出现异常
‘dict‘ object has no attribute ‘setIfMissing‘
之前采用conf=‘‘‘{...}‘‘‘的写法，这种写法其实就是一个字典，所以没有setIfMissing函数（只有SparkConf里面才有setIfMissing函数）；后来改变为conf.set("spark.speculation", "false")方式，但是又发现了下面的错误：
‘SparkConf‘ object has no attribute ‘items‘
后来修改了方式，不再向SparkContext中传入配置文件，而是在最后saveAsNewDataSet中传入的时候再传入json格式的config
再后来发现--jars方式引入的jar无法在def函数中进行使用；于是改用了for的方式，但是这个时候，里面定义新的SparkContext有发生的问题：
Cannot run multiple SparkContexts at once;
于是有修改for语句中的sparkContext为for外部的那个已经定义的SparkContext
java.lang.ClassCastException: java.lang.String cannot be cast to java.util.ArrayList
sc.parallelize([sys.argv[3:]]).map(lambda x: (x[0], x))，这个异常是因为对于这句话的理解，因为早期我做的是一条记录的插入，所以脑海中始终以为parallelize里面就是一个数组，或者说只接受一个数组，但是其实[parm[0:]]的真实含义是数组的元素是一个数组；你可以理解为接收的一个行的集合，内部数组的每个元素都对应一列，外部数组每个元素都对应一行。lambda x: (x[0], x)其实就是一个以rowkey（x[0])作为主键，其他元素x（x是一个多维数组，每个维度代表一列）作为value的组织形式。
参看一下我之前报错的时候的写法：
sc.parallelize([rowNum, column_family, column_quality, value]).map(lambda x: (x[0], x))，其实Convert接收的一个多为数组，但是如果是上述定义，参数是String。
解决的方式：百思不得其解之际，因为有成功案例（只不过对于成功案例理解不深），于是我尝试仿照成功案例的写法，而不是自己的理解的写法，将sc.parallelize([rowNum, column_family, column_quality, value])改写为：
parm=[rowNo, column_family, quality_column, value]
sc.parallelize([parm[0:]]).map(lambda x: (x[0], x))
一运行，发现OK了。