sparking流无法写入hdfs路径

是指在使用Spark进行数据处理时，无法将处理结果写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）的指定路径。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 检查Hadoop集群的状态：首先需要确保Hadoop集群正常运行，并且HDFS服务可用。可以通过查看Hadoop集群的日志文件或者使用Hadoop命令行工具（如hdfs dfsadmin -report）来确认集群的状态。
2. 检查文件路径权限：确保要写入的HDFS路径具有正确的权限，包括对应用户的写入权限。可以使用Hadoop命令行工具（如hdfs dfs -ls）来查看路径的权限信息，并使用hdfs dfs -chmod命令修改权限。
3. 检查网络连接：确保Spark应用程序所在的机器可以正常连接到Hadoop集群的网络。可以尝试使用ping命令或telnet命令测试网络连接是否正常。
4. 检查Spark配置：检查Spark应用程序的配置文件，确保配置了正确的Hadoop和HDFS相关参数。特别是需要确认spark.hadoop.fs.defaultFS参数是否正确设置为HDFS的地址。
5. 检查Spark代码：检查Spark应用程序的代码，确认是否正确指定了要写入的HDFS路径。可以使用Spark的save方法将数据保存到HDFS，例如使用DataFrame的write方法将数据保存为Parquet格式：df.write.parquet("hdfs://<namenode>:<port>/path/to/save").
6. 检查Spark版本兼容性：确保使用的Spark版本与Hadoop版本兼容。不同版本的Spark可能对Hadoop的兼容性有要求，可以查阅Spark官方文档或者社区论坛了解版本兼容性信息。

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请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。在解决问题时，建议参考相关文档、官方资料或者咨询专业人士以获得更准确的帮助。