出现"Apache Beam Spark Runner的JobService端点没有启动，在98%的进度上永远卡住了"的问题可能是因为在执行Spark Runner作业时，JobService端点没有正确地启动。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保正确配置Spark Runner和JobService。

   在创建Pipeline时，确保将Runner设置为SparkRunner，并为JobService设置正确的端点和端口。例如：

   PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
   options.setRunner(SparkRunner.class);
   options.setJobEndpoint("localhost:8099"); // 设置正确的JobService端点和端口
   

2. 检查Spark和JobService的版本兼容性。

   确保Apache Beam Spark Runner和Spark版本之间的兼容性。某些版本的Spark可能与JobService不兼容，导致进度卡住。尝试使用兼容的Spark版本或更新到最新版本。

3. 检查网络连接和防火墙设置。

   确保JobService端点的主机和端口可通过网络访问，并且没有被防火墙阻止。尝试使用telnet或curl等工具测试JobService端点是否可用。

4. 检查Spark集群的资源配置。

   如果Spark集群的资源配置不足，可能导致JobService在执行作业时卡住。确保Spark集群具有足够的资源来处理作业。

5. 尝试重启Spark集群和JobService。

   如果上述方法都无效，尝试重启Spark集群和JobService。有时候重新启动可以解决一些问题。

以上是一些常见的解决方法，可以尝试根据具体情况逐步排除问题。如果问题仍然存在，可能需要更详细地检查日志和调试信息来找到根本原因。