在基于SUM的聚合中，使用Scala选择Apache Spark Dataframe中的特定行值

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的Spark相关库和函数：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Dataframe Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

读取数据源文件并创建Dataframe：

val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("path/to/input/file.csv")

请将"path/to/input/file.csv"替换为实际的数据源文件路径。

使用filter函数选择特定行值：

val filteredDF = df.filter(col("column_name") === "specific_value")

请将"column_name"替换为实际的列名，"specific_value"替换为要选择的特定值。

使用groupBy和agg函数进行SUM聚合：

val aggregatedDF = filteredDF.groupBy("grouping_column")
  .agg(sum("aggregation_column").alias("sum_value"))

请将"grouping_column"替换为实际的分组列名，"aggregation_column"替换为实际的聚合列名。

显示结果：

aggregatedDF.show()

以上代码演示了如何在基于SUM的聚合中，使用Scala选择Apache Spark Dataframe中的特定行值。根据实际情况，你需要替换代码中的文件路径、列名、特定值、分组列名和聚合列名。对于Apache Spark的更多详细信息和使用方法，你可以参考腾讯云的Apache Spark产品介绍页面：Apache Spark产品介绍。