scala shell交互式编程环境读入Hadoop中的csv文件创建Dataframe对象

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，你需要在Scala环境中导入Spark SQL的相关库：

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

然后，你可以使用SparkSession对象来创建一个DataFrame，并将从Hadoop中的CSV文件中读取的数据加载到其中。以下是一个示例代码：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read CSV from Hadoop to DataFrame")
  .getOrCreate()

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

在这个示例中，我们使用了`spark.read.format("csv")`方法来读取Hadoop中的CSV文件，并且通过`option`方法来指定了CSV文件的一些属性。例如，`header`属性用来指定CSV文件中是否包含列名，`inferSchema`属性用来推断数据类型。最后，我们使用`load`方法将数据加载到DataFrame中。

注意，对于Hadoop中的CSV文件路径，需要使用`hdfs://`协议前缀。并且，你需要确保你的Spark环境能够连接到Hadoop集群并读取数据。

希望这个回答能够回答你的问题。