这个错误我之前在Windows上用Spark的时候也碰到过，根源就是Spark依赖的Hadoop本地工具（winutils.exe）缺失——因为Windows系统没有自带Hadoop需要的底层文件操作组件，导致写入本地文件时触发异常。下面是一步步的解决方法：

步骤1：确认Spark对应的Hadoop版本 #

先搞清楚你的Spark是基于哪个Hadoop版本编译的：打开PySpark Shell时，开头的日志里会显示类似Using Hadoop jar files: hadoop-2.7.3.jar这样的信息，记下来这个版本号。

步骤2：下载匹配的winutils工具包 #

找和你Hadoop版本对应的winutils压缩包（选64位的，现在基本都是64位系统），解压到一个固定路径比如C:\hadoop，解压后你会在C:\hadoop\bin里看到winutils.exe和hadoop.dll这些核心文件。

步骤3：配置系统环境变量 #

• 右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」
• 在系统变量里新建HADOOP_HOME，值设为你刚才解压的路径（比如C:\hadoop）
• 编辑系统变量里的Path，添加%HADOOP_HOME%\bin

步骤4：重启PySpark并修正细节 #

• 关闭当前的PySpark Shell，重新打开（环境变量需要重启程序才会生效）
• 还有个小细节要注意：你的输出路径拼写错了——C:/Java/ouput应该是C:/Java/output；另外要确保这个路径不存在，Spark不会自动覆盖已存在的目录，所以提前删掉这个文件夹再执行代码：

  nums = sc.parallelize([1,2,3])
  nums.saveAsTextFile("file:///C:/Java/output")
  

这样应该就能正常完成文件写入了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者learning_dev