可能是因为CSV文件本身存在一些语法错误或格式问题。因此可以尝试使用Spark SQL中的DataFrameReader和CSV选项来解析CSV文件。以下是示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Parsing Job")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .option("delimiter", ",")
  .csv("s3://path/to/csv/file.csv")

df.show()

在上面的代码中，我们使用SparkSession创建了一个Spark应用程序。接下来，我们使用DataFrameReader从CSV文件中读取数据。我们使用了一些CSV选项来指定文件格式。对于解析出错的CSV文件，您可能需要更改这些选项以解决问题。

一旦DataFrame被创建，您可以使用Spark SQL中的各种函数对数据进行操作。最后，使用df.show()显示数据。

请注意，此代码是在本地模式下运行的。对于AWS Glue作业，您需要在ETL脚本中使用类似的代码来解析CSV文件。