pyspark.errors.exceptions.base.PySparkRuntimeError: JAVA_GATEWAY_EXITED Java gateway process exited before sending its port number这个错误通常是由于Java，python，spark，pyspark的环境配置问题和版本问题。
版本兼容性
在开始配置环境之前建议检查一下版本。
如果版本不符合上述的话也先按下面流程下来看看能否解决，如果还是不能，则考虑更换版本，以我为例，起初版本为（python3.9，Java17，spark2.4和pyspark3.5），更换（python3.9，Java8即jdk-1.8，spark和pyspark都是3.4.3）版本后环境配置成功。凡事不可一概而论，依照自己本身版本进行更换即可。
Java环境问题
Java建议用Java8（jdk-1.8），在cmd中输入，在使用这个的前提是配置好了JAVA_HOME。
java -version如果没有配置好的话：此电脑空白处->右键->属性->高级系统设置->高级->环境变量
选择系统变量，新建JAVA_HOME，变量值填Java的安装目录
实在找不到Java的安装目录的话就先在系统变量里面的Path里面新建一个C:WindowsSystem32
这样就可以在cmd中输入
where java
只需要到jdk的根目录就可以了，我的jdk根目录即C:Program FilesJavajdk-1.8
添加完JAVA_HOME后，在Path中添加%JAVA_HOME%in
到此为止，Java的环境就配置好了。
spark环境配置
同理，在下载spark包后将spark解压，建议下载3.x版本。（pip直接安装pyspark问题无法解决，还是直接下载spark包好）
我这个是3.4的下载，下载完后解压后放到合适的文件夹下。
同理配置SPARK_HOME环境变量
然后在Path中添加
pyspark环境配置
PYSPARK_PYTHON应该指向Python 解释器的路径。PYSPARK_PYTHON 环境变量用于指定 PySpark 应该使用的 Python 解释器的路径。这在使用 PySpark 时非常重要，尤其是在有多个 Python 版本或虚拟环境的情况下
用where python得到路径
同时将sparkpython里面的pyspark复制一份到python的libsite-packages中去
这里还是要注意版本问题，spark和pyspark版本建议一样
这里我的spark版本是3.4.3，也对pyspark版本进行改变（原来是3.5）
pip install pysharp==3.4.3而后再检查一下pyspark版本，正确
随后配置PYSPARK_PYTHON，注意要选择全局安装的python路径
同理如果没有配置python环境的话也可以在path中配置python环境
其实上面两个Java的环境变量语句的作用是一样的，一个是具体的，一个是使用环境变量。很多配置都可以以此类推。
测试
设置好后在cmd中输入代码查看环境配置
echo %SPARK_HOME%
echo %PYSPARK_PYTHON%
echo %JAVA_HOME%
直接输入
spark-shell
出现这个则配置成功
pyspark
在python中简单测试
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder
.appName("TestApp")
.getOrCreate()
data = [("Alice", 1), ("Bob", 2)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Id"])
df.show()输出如下内容则pyspark配置成功
总结
综上所述，安装Java8，再安装合适版本的spark，spark版本和pyspark版本一致更不会出错，配置好JAVA_HOME,SPARK_HOME,PYSPARK_PYTHON。只要环境配置好和版本正确的话就没问题了。