从scala spark中文件的第17行加载CSV文件

从scala spark中加载CSV文件的第17行，可以使用Spark的DataFrame API来实现。首先，需要导入相关的库和类：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._

接下来，创建一个SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV File Loading")
  .getOrCreate()

然后，使用SparkSession对象读取CSV文件并加载为DataFrame：

val csvFilePath = "path/to/csv/file.csv"
val df = spark.read
  .option("header", "true") // 如果CSV文件有表头，设置为true
  .option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型
  .csv(csvFilePath)

注意，需要将"path/to/csv/file.csv"替换为实际的CSV文件路径。

接下来，可以使用DataFrame的相关方法对数据进行处理和分析。例如，可以使用df.show()方法显示DataFrame的前几行数据：

df.show()

如果要加载CSV文件的第17行，可以使用df.head(17).last方法获取DataFrame的第17行数据。完整的代码如下：

val csvFilePath = "path/to/csv/file.csv"
val df = spark.read
  .option("header", "true") // 如果CSV文件有表头，设置为true
  .option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型
  .csv(csvFilePath)

val row17 = df.head(17).last

这样，row17就是CSV文件的第17行数据。你可以根据具体需求对其进行进一步处理和分析。

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