我有一个javajar，来自一个java程序，如果我在intellijidea中本地运行java程序，它运行得很好。
当我把java程序编译成jar文件时。如果我以 java -cp jarFileName.jar com.pathToclass.ClassName inputArguments ，效果很好。
然而，当我以 spark-submit --master local[4] --class com.pathToclass.ClassName jarFileName.jar inputArguments ，当java代码运行到 read.textFile 功能。
代码如下：

DataFrameReader read = spark.read()；
JavaRDD<String> stringJavaRDD = read.textFile(inputPath).javaRDD();

在inputpath中，有一些csv文件。与一起运行时的错误消息 spark-submit 具体如下：

org.apache.spark.sql.AnalysisException: Multiple sources found for text (org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.text.TextDataSourceV2, org.apache.spark.sql.execution.datasources.text.TextFileFormat), please specify the fully qualified class name.;
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:707)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSourceV2(DataSource.scala:733)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:248)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.text(DataFrameReader.scala:843)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.textFile(DataFrameReader.scala:880)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.textFile(DataFrameReader.scala:852)
    at com.three2three.bigfoot.vola.NormalizeSnapshotSigmaAxisImpliedVola.main(NormalizeSnapshotSigmaAxisImpliedVola.java:306)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:928)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:203)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:90)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1007)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:1016)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

我尝试在intellijidea中进行本地调试，在idea中运行时，发现数据源 org.apache.spark.sql.execution.datasources.text.TextFileFormat .
似乎当你像 spark-submit , this.source() 是 text ，scala代码找到了两个数据源：

org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.text.TextDataSourceV2
org.apache.spark.sql.execution.datasources.text.TextFileFormat

为什么会这样？为什么代码只在运行时失败 spark-submit 模式，并成功地在其他运行方式？如何解决磨合误差 spark-submit 模式？
我测试了跑步 spark-submit . 它在一台linux服务器上工作，但在我的windows pc和另一台linux服务器（使用不同版本的hadoop和spark）上失败。
更新，在一些帖子中，声称如果指定格式，例如 mutiple source found for ... 错误是可以避免的。e、 g.在这篇文章中：https://github.com/absaoss/abris/issues/147，它们是硬编码的

df = (
    spark
    .readStream
    .schema(stream_schema)
    .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat")
    .load("path_to_stream_directory")
)

“multi-soruce found for json”错误消失了。类似的，我看到了关于csv格式的帖子。但我尝试了硬编码格式在我的情况下，它也不工作。