本地失败，并显示"A master SparkSession.Builder be set in your configuration"："spark.master“设置为"local”

这个错误信息是由于在使用Spark框架时，没有正确设置SparkSession的master属性导致的。SparkSession是Spark 2.0版本引入的新概念，用于替代之前的SparkContext。它是与Spark集群进行交互的入口点，负责创建和管理各种Spark功能的实例。

在这个错误信息中，提示需要将"spark.master"属性设置为"local"。这是因为"spark.master"属性用于指定Spark应用程序的运行模式，"local"表示在本地模式下运行，即在单机上运行而不连接到Spark集群。

要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在代码中找到创建SparkSession的部分，通常是通过SparkSession.Builder来创建。
2. 在创建SparkSession.Builder实例后，使用config方法来设置配置属性。
3. 使用config方法设置"spark.master"属性为"local"，即config("spark.master", "local")。
4. 继续设置其他需要的配置属性，例如应用程序的名称、内存分配等。
5. 最后，调用getOrCreate方法来获取或创建SparkSession实例。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("MyApp") \
    .config("spark.master", "local") \
    .config("spark.executor.memory", "2g") \
    .getOrCreate()

# 在这里可以继续使用spark进行数据处理等操作

在这个示例中，我们使用了SparkSession.Builder来创建SparkSession实例，并设置了"spark.master"属性为"local"，同时设置了"spark.executor.memory"属性为"2g"。你可以根据实际需求设置其他配置属性。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，例如Tencent Spark on EMR（腾讯云弹性MapReduce上的Spark），可以帮助用户快速搭建和管理Spark集群。你可以通过以下链接了解更多信息：

Tencent Spark on EMR 产品介绍

希望以上信息能帮助你解决问题，如果还有其他疑问，请随时提问。