在Spark中，避免长模式堆栈溢出错误的一种解决方案是使用尾递归优化。尾递归是指调用函数时，函数的最后一个动作是调用自身。这种方式可以避免函数调用的堆栈增长，从而避免堆栈溢出错误。

下面是一个使用尾递归优化的示例代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.rdd.RDD

object RecursiveExample {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RecursiveExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val result = calculateSum(data)

    println("Sum: " + result)

    sc.stop()
  }

  def calculateSum(data: RDD[Int]): Int = {
    // 使用尾递归优化的辅助函数
    def sumHelper(data: RDD[Int], acc: Int): Int = {
      if (data.isEmpty()) {
        acc
      } else {
        sumHelper(data.tail, acc + data.first)
      }
    }

    sumHelper(data, 0)
  }
}

在上面的代码中，calculateSum函数使用了尾递归优化的辅助函数sumHelper来计算RDD中元素的总和。sumHelper函数接收两个参数，data表示当前要处理的RDD，acc表示累加的结果。如果data为空，说明已经处理完所有的元素，直接返回累加结果。否则，调用自身递归处理下一个元素，将当前元素累加到结果中。

注意，在使用尾递归优化时，要确保递归调用是函数的最后一个动作，不会对递归调用结果做任何处理。这样才能达到避免堆栈增长的效果。

通过使用尾递归优化，可以有效避免长模式堆栈溢出错误，并提高Spark程序的性能。