无法运行ALS.train，错误：java.lang.IllegalArgumentException

我正在尝试运行ALS of PySpark . 我复制并粘贴了链接中提供的示例代码 . 但是，错误 java.lang.IllegalArgumentException 出现在以下行：

model = ALS.train(ratings, rank, numIterations)

请问在这里我需要调查哪些可能的问题？

我的Spark版本是2.2.1，我的Java版本是9.0.4 . 但是，我不确定Spark是否正在使用正确版本的Java，尽管我设置了环境路径并且命令“java -version”确实返回“9.0.4” .

错误：

Py4JJavaError：调用z：org.apache.spark.mllib.api.python.SerDe.pythonToJava时发生错误 . ：位于org.apache.xbean.asm5.ClassReader的org.apache.xbean.asm5.ClassReader . （未知来源）的java.lang.IllegalArgumentException . （未知来源）org.apache.xbean.asm5.ClassReader . （未知来源） ）org.apache.spark.util.ClosureCleaner $ .getClassReader（ClosureCleaner.scala：46）at org.apache.spark.util.FieldAccessFinder $$ anon $ 3 $$ anonfun $ visitMethodInsn $ 2.apply（ClosureCleaner.scala：443） at org.apache.spark.util.FieldAccessFinder $$ anon $ 3 $$ anonfun $ visitMethodInsn $ 2.apply（ClosureCleaner.scala：426）at scala.collection.TraversableLike $ WithFilter $$ anonfun $ foreach $ 1.apply（TraversableLike.scala： 733）at scala.collection.mutable.HashMap $$ anon $ 1 $$ anonfun $ foreach $ 2.apply（HashMap.scala：103）at scala.collection.mutable.HashMap $$ anon $ 1 $$ anonfun $ foreach $ 2.apply（ HashMap.scala：103）在scala.collection.mutable.mutable.mutable.mash.HashMap的scala.collection.mlection.mutable.HashMap.foreachEntry（HashMap.scala：40）scala.collection.mutable.HashTable $ class.foreachEntry（HashTable.scala：230）在scala上的$ anon $ 1.foreach（HashMap.scala：103） . collection.TraversableLike $ WithFilter.foreach（TraversableLike.scala：732）atg.apache.spark.util.FieldAccessFinder $$ anon $ 3.visitMethodInsn（ClosureCleaner.scala：426）at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.a（位于org.apache.xbean.asm5.ClassReader.accept（未知来源）的org.apache.xbean.asm5.ClassReader.b（未知来源）org.apache.xbean.asm5.ClassReader.accept（未知来源） ）org.apache.spark.util.ClosureCleaner $$ anonfun $ org $ apache $ spark $ util $ ClosureCleaner $$ clean $ 14.apply（ClosureCleaner.scala：257）at org.apache.spark.util.ClosureCleaner $$ anonfun $ org $ apache $ spark $ util $ ClosureCleaner $$ clean $ 14.apply（ClosureCleaner.scala：256）位于org.apache.spark.util.ClosureCleaner的scala.collection.immutable.List.foreach（List.scala：381） $ .org $ apache $ spark $ util $ cleosure（ClosureCleaner.scala：256）org.apache.spark.util.ClosureCleaner $ .clean（ClosureCleaner.scala：156）at org.apache.spark.SparkContext . 清理（SparkContext.scala：2294）org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ mapP在org.apache.spark.rdd.RDD上的orgs.apache.spark.rdd.RDD $ anonfun $ mapPartitions $ 1.apply（RDD.scala：793）org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $ .withScope中的$ 1.apply（RDD.scala：794） RDDOperationScope.scala：151）位于org.apache的org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $ .withScope（RDDOperationScope.scala：112）atg.apache.spark.rdd.RDD.withScope（RDD.scala：362） . 位于org.apache.spark.mllib.api.python的org.apache.spark.mllib.api.python.SerDeBase.pythonToJava（PythonMLLibAPI.scala：1349）中的spark.rdd.RDD.mapPartitions（RDD.scala：793） . 来自java.base / java的java.base / jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke（DelegatingMethodAccessorImpl.java:43）的jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor76.invoke（未知来源）的SerDe.pythonToJava（PythonMLLibAPI.scala） . 位于py4j.reflection的内容py4j.reflection.MethodInvoke（MethodInvoker.java:244）的py4j.reflection.invoke上的lang.reflect.Method.invoke（Method.java:564），反面是＃4j.Gateway.invoke （Gateway.java:280）py4j.commands.AbstractCommand.inv okeMethod（AbstractCommand.java:132）py4j.commands.CallCommand.execute（CallCommand.java:79）at py4j.GatewayConnection.run（GatewayConnection.java:214）at java.base / java.lang.Thread.run（Thread的.java：844）