我的处理顺序：
- 因为我在另外一个scala文件中已经将csv分割为了训练集和测试集，并且为了后续计算各个filed之间的相关系数而把所有filed的类型都已经改为了Double型，所以我就没有考虑我的数据会有问题。
- 所以我怀疑是文件第一行的列名在搞鬼，然后我就去除了文件的第一行：然后：org.apache.hadoop.fs.ChecksumException: Checksum error
- 读取调用hadoop的API生成的文件，系统会检查文件是否“损坏”
- 复制粘贴后删除第一行再试，发觉还是报错
- 看源码，发觉VectorAssembler处理数据类型时最开始不会理睬第一行，仅仅在所有数据类型都case匹配不到时才会去做一些与第一行有关的操作。我不得不怀疑下filed的数据类型
- printSchema发现：所有filed的类型又变成了string。。。我靠！这么不智能？还是说我操作失误？我认为Spark按道理还是能检测出数据类型的啊（194201.0, 378.0, 831.0, 2.0, 2.0, 3.0, 6.0些都理解为String？）
- 我不可能再去转换一次，那样太傻逼了，肯定有别的办法
- 加上mark标记的内容
val rawTrainDf = spark.read.format(“csv”).option(“header”,true).option(“inferSchema”, true).load(myTestCsvPath)- 搞定：
注：
I. option(“header”,true)是说，Spark你别在我的csv文件的第一行添加列名:_c0,_c1等，我自己有列名。
II. option(“inferSchema”, true)是说，Spark你别用你的默认方式处理我的数据类型，我也有【我暂时这样理解的】
III. 疑惑：option具体有哪些属性可以设置？我也没找见这个option相关的源代码在哪。知道的道友麻烦点拨一下，感谢！