您应该使用spark csv库，它能够解析您的文件，并允许您指定定界符。此外，它还可以很好地推断模式。我将让您阅读文档，以发现您可以使用的大量选项。
这可能是这样的：

sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header","true")
.option("delimiter","your delimitor")
.load(pathToFile)

请注意，这将返回一个Dataframe，您可能需要使用它将其转换为rdd .rdd 功能。
当然，您必须将包加载到驱动程序中，它才能工作。

这是：

val csvFile = textFile("/input/spam.csv").map(line => line.split(","))

你回来了 RDD[Array[String]] .
如果你需要第一列 RDD 然后使用 map 函数仅返回数组中的第一个索引：

val firstCol = csvFile.map(_.(0))

// create spark session
val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder
        .master("local")
        .appName("Spark CSV Reader")
        .getOrCreate;

// read csv
val df = spark.read
         .format("csv")
         .option("header", "true") //reading the headers
         .option("mode", "DROPMALFORMED")
         .option("delimiter", ",")
         .load("/your/csv/dir/simplecsv.csv")

// convert dataframe to rdd[row]
val rddRow = df.rdd
// print 2 rows
rddRow.take(2)

// convert df to rdd[string] for specific column
val oneColumn = df.select("colName").as[(String)].rdd
oneColumn.take(2)

// convert df to rdd[string] for multiple columns
val multiColumn = df.select("col1Name","col2Name").as[(String, String)].rdd
multiColumn.take(2)