在解决AWS Glue Spark Sagemaker笔记本失败的问题时，以下是一些可能的解决方法和代码示例：

1. 检查笔记本实例的配置和权限是否正确。确保您有足够的权限来执行所需的操作。检查Sagemaker笔记本实例的IAM角色，确保它具有所需的权限。

2. 检查笔记本实例的网络配置。确保它可以访问所需的资源，如S3存储桶、Glue数据目录等。

3. 检查笔记本实例的启动脚本。您可以在笔记本实例的启动脚本中执行一些初始化操作，如安装必要的库、配置环境变量等。确保启动脚本正确配置，并且没有任何错误。

4. 检查笔记本实例的日志。在笔记本实例的控制台中查看日志，以获取更多有关失败的详细信息。根据日志中的错误消息进行下一步的调查和修复。

以下是一个示例，在Sagemaker笔记本实例中使用AWS Glue Spark的Python代码：

# 导入所需的库
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("AWS Glue Spark Sagemaker").getOrCreate()

# 创建Glue上下文
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())

# 读取数据
dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="your_database", table_name="your_table")

# 转换数据
transformed_frame = # 执行转换操作，例如使用Map、Filter等函数

# 将转换后的数据转换为Spark DataFrame
data_frame = transformed_frame.toDF()

# 打印数据
data_frame.show()

请注意，代码示例中的“your_database”和“your_table”应替换为您要使用的实际数据库和表的名称。您还需要根据实际需求进行其他配置和操作。