1. 确认sparkoperator是否已正确安装并在运行中。
2. 确认Kubernetes集群中是否已正确配置sparkoperator。
3. 确认airflow中的SparkKubernetesOperator是否已正确配置。
4. 确认airflow中的KubernetesPodOperator是否正确安装并配置。

以下是一个可能的解决方案：

from airflow.contrib.operators.spark_kubernetes_operator import SparkKubernetesOperator
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator

# 首先，确认是否正确安装了sparkoperator并已在运行中

# 其次，确认是否在Kubernetes集群中正确配置了sparkoperator

# 确认airflow中的SparkKubernetesOperator是否正确配置

spark_kubernetes_operator = SparkKubernetesOperator(
    task_id='spark_kubernetes_task',
    namespace='default',
    application_file='path/to/application/yaml',
    kubernetes_conn_id='kubernetes_default',
    spark_conn_id='spark_default'
)

# 确认airflow中的KubernetesPodOperator是否正确安装并配置

kubernetes_pod_operator = KubernetesPodOperator(
    task_id='kubernetes_pod_task',
    namespace='default',
    image='image/name',
    cmds=['python', 'script.py'],
    arguments=['-r', '1'],
    name='airflow-pod-test',
    is_delete_operator_pod=True,
    in_cluster=True,
    labels={'app': 'airflow'},
    dag=dag
)

注释：上述示例代码尚需根据实际情况进行更改，并未保证一定适用于所有代码场景。