在AWS Glue中，如果CSV文件中没有标题行，可以通过以下代码示例指定列的名称：

import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.sql import SparkSession

# 获取Glue作业的参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建Spark和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# 读取CSV文件
csv_file_path = "s3://bucket/path/to/csv/file.csv"
df = spark.read.csv(csv_file_path, header=False)

# 指定列的名称
column_names = ["column1", "column2", "column3"]
df = df.toDF(*column_names)

# 打印数据框架的内容
df.show()

# 执行数据转换和加载操作
# ...

# 结束Spark会话
spark.stop()

在上述代码中，首先使用getResolvedOptions函数获取Glue作业的参数。然后，创建Spark和Glue上下文。接下来，使用spark.read.csv函数读取CSV文件，将header设置为False，以指示文件中没有标题行。然后，使用toDF函数为数据框架指定列的名称。最后，可以进行数据转换和加载操作。

请注意，column_names变量应根据实际情况进行修改，以匹配CSV文件中的列数和名称。