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1. 依赖冲突问题：Spark依赖众多组件，如Scala、Hadoop等。不同版本的依赖之间可能存在兼容性问题，导致Spark无法正常运行。比如，特定版本的Spark可能要求与之匹配的Scala版本，若使用了不兼容的Scala版本，会在编译或运行时抛出异常，像“ClassNotFoundException” 等，提示找不到相关类。

2. 环境变量配置错误：Spark运行依赖于一些环境变量，如  SPARK_HOME 、 HADOOP_HOME  等。若这些环境变量配置不正确，Spark可能无法找到相关的库和工具。比如， SPARK_HOME  配置错误，在启动Spark集群时，系统会提示找不到Spark的脚本文件，导致启动失败。

3. 内存配置不合理：Spark作业对内存要求较高，若内存配置不合理，会出现性能问题甚至作业失败。若分配给Spark executor的内存过小，在处理大规模数据时，可能会出现 “OutOfMemoryError” 错误，导致作业中断；而内存分配过大，又可能影响集群中其他服务的正常运行。

4. 网络通信问题：Spark集群由多个节点组成，节点之间通过网络进行通信。若网络配置不当，会导致节点之间无法通信。比如，防火墙设置可能阻止了Spark节点之间的通信端口，使得Spark无法正常进行数据传输和任务调度，出现 “Connection refused” 等网络连接错误。