这个错误通常是因为Spark无法解析S3位置的URI。要解决这个问题，你可以使用AWS SDK提供的S3A连接器来保存DataFrame为JSON格式到S3位置。

以下是一个使用S3A连接器保存DataFrame为JSON格式到S3位置的示例代码：

import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark S3 Example")
  .getOrCreate()

val awsAccessKey = "your-aws-access-key"
val awsSecretKey = "your-aws-secret-key"

spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key", awsAccessKey)
spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key", awsSecretKey)
spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.impl", "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")

val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("Name", "Age")

val s3Bucket = "your-s3-bucket"
val s3Path = "s3a://" + s3Bucket + "/path/to/save/json"

df.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .json(s3Path)

spark.stop()

在上面的代码中，你需要将your-aws-access-key和your-aws-secret-key替换为你的AWS访问密钥和秘密密钥。your-s3-bucket和path/to/save/json也需要替换为你要保存数据的S3存储桶和路径。

另外，确保你的Spark应用程序的classpath中包含hadoop-aws和aws-java-sdk依赖，以便能够使用S3A连接器。

这样，你应该能够成功将DataFrame保存为JSON格式到S3位置，而不再遇到"java.lang.IllegalArgumentException: URI is not absolute"的错误。