要按索引访问RDD元素，可以使用zipWithIndex()方法将RDD的元素和索引组合在一起。然后，可以使用filter()方法过滤出所需的索引并返回对应的元素。

下面是一个使用Python编写的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "IndexAccessExample")

# 创建一个RDD
rdd = sc.parallelize(["apple", "banana", "orange", "grape", "mango"])

# 将RDD的元素和索引组合在一起
indexed_rdd = rdd.zipWithIndex()

# 定义要访问的索引
target_index = 2

# 使用filter()方法过滤出所需的索引并返回对应的元素
target_element = indexed_rdd.filter(lambda x: x[1] == target_index).map(lambda x: x[0]).collect()

# 输出结果
print(target_element)

在上述示例中，我们首先使用zipWithIndex()方法将RDD的元素和索引组合在一起，然后使用filter()方法过滤出指定的索引，并使用map()方法返回对应的元素。最后，使用collect()方法将结果收集到驱动程序并打印出来。

请注意，Spark RDD是分布式的，元素和索引的顺序可能不是固定的。因此，按索引访问RDD元素可能会导致不一致的结果。