部署Spark应用程序时出现错误的解决方法可以包括以下步骤：

1. 检查容器的资源限制：确保容器分配了足够的内存和CPU资源来运行Spark应用程序。可以通过修改容器的resources字段来增加资源配额。

resources:
  limits:
    memory: "4G"
    cpu: "2"

2. 检查Spark版本兼容性：确保使用的Spark版本与容器中安装的Spark版本兼容。可以通过在Dockerfile中指定Spark版本来控制所使用的版本。

FROM apache/spark:3.1.2

3. 检查Spark配置文件：确保Spark配置文件（如spark-defaults.conf）中的配置项正确设置。可以将配置文件作为容器的一个挂载卷，并在启动容器时指定该挂载卷。

volumes:
  - ./spark-defaults.conf:/opt/spark/conf/spark-defaults.conf

4. 检查应用程序代码：检查Spark应用程序代码中是否存在错误或缺失的依赖项。可以使用spark-submit命令本地运行应用程序以进行调试。

spark-submit --class com.example.MyApp --master local[2] my-app.jar

5. 检查网络连接：确保容器可以连接到Spark集群。可以通过在容器中运行ping命令来测试网络连接。

ping spark-master

6. 检查Spark集群状态：如果Spark集群中的某个组件（如Spark Master或Worker）出现故障，请检查其日志以获取更多信息。可以通过查看容器中的Spark日志来获取有关错误的详细信息。

docker logs 

根据具体的错误信息，可以使用上述方法逐步排除问题并解决部署Spark容器时出现的错误。