1. 确认您的代码是否正确处理了输入和输出路径。在Spark应用程序中，您必须在SparkConf中设置以下属性才能将输出保存到HDFS上：

example:

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MyApp")
sparkConf.set("spark.hadoop.mapred.output.dir", "hdfs://output_path")

2. 检查您的AWS EMR集群是否启用了MapReduce框架。如果没有，您需要启用该框架才能在集群上运行MapReduce作业。可以通过在EMR集群上运行以下命令来启用MapReduce框架：

aws emr create-cluster --name "MyCluster" --release-label emr-5.0.0 --applications Name=Spark Name=Hadoop --use-default-roles --instance-count 3 --ec2-attributes KeyName=myKey --instance-type m3.xlarge --bootstrap-actions Path=s3://mybucket/install-mapreduce.sh

上面的代码中，install-mapreduce.sh是一个shell脚本，可以从S3下载并安装MapReduce框架。

3. 确认您使用的版本与依赖项是否与Spark和Hadoop兼容。如果不兼容，您需要升级或降级相应的库以解决此问题。