在使用Apache Beam Java SDK的SparkRunner将数据写入Parquet时出错，可能是由于SparkRunner的配置或代码问题导致的。下面是一种可能的解决方法：

1. 确保你已经引入了Apache Beam和Spark的依赖项。例如，你的pom.xml文件中应该包含以下依赖项：

  org.apache.beam
  beam-sdks-java-core
  2.32.0



  org.apache.beam
  beam-runners-spark
  2.32.0



  org.apache.spark
  spark-core_2.12
  3.2.0

请确保版本号与你的项目中使用的版本相匹配。

2. 确保你正确设置了Spark的相关配置。在你的Java代码中，你可以通过SparkSession来设置配置，例如：

SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
  .appName("Example")
  .config("spark.master", "local")
  .getOrCreate();

请根据你的具体需求设置spark.master以及其他相关配置。

3. 确保你的代码正确配置了Parquet的输出路径和格式。在你的Beam管道中，使用FileIO和TextIO等Beam IO模块来指定输出路径和格式，例如：

pipeline.apply(TextIO.write().to("output.txt"));

pipeline.apply(FileIO.write()
  .via(ParquetIO.sink(schema))
  .to("output.parquet")
  .withNumShards(1)
  .withSuffix(".parquet"));

请根据你的需要调整输出路径和格式。

4. 如果你的代码中存在其他自定义的转换逻辑，请确保它们正确处理数据类型和转换操作。

5. 运行你的代码，并确保SparkRunner正确配置和启动。你可以使用spark-submit命令行工具或在IDE中运行代码。

以上是一种可能的解决方法，但具体的问题和解决方法可能因你的代码和环境而异。如果以上方法无效，建议你查看错误日志和堆栈跟踪，以便更好地理解问题所在，并进行相应的调试和分析。