最后，我通过手动解析每一行来解决这个问题，如下所示：

def tipPipe = TextLine("tip").read.mapTo('line ->('field1, 'field5)) {
line: String => val arr = line.split("\",\"")
  (arr(0).replace("\"", ""), if (arr.size >= 88) arr(4) else "unknown")
}

看起来您的数据集中有88个字段（远远超过22个字段），而不仅仅是1个。阅读：
https://github.com/twitter/scalding/wiki/frequently-asked-questions#what-如果我的数据集中有超过22个字段
请参见以上链接中的文本：
如果我的数据集中有超过22个字段呢？
许多示例（例如在tutorial/directory中）显示，在读取分隔文件时，fields参数被指定为scala元组。不过，scala元组目前最多只能包含22个元素。要读入包含22个以上字段的数据集，可以使用符号列表作为字段说明符。例如

val mySchema = List('first, 'last, 'phone, 'age, 'country)
 val input = Csv("/path/to/file.txt", separator = ",", 
 fields = mySchema) val output = TextLine("/path/to/out.txt") input.read
      .project('age, 'country)
      .write(Tsv(output))

另一种指定字段的方法是使用scala枚举，这在develop分支中可用（截至2013年4月2日），如教程6所示：

object Schema extends Enumeration {
   val first, last, phone, age,country = Value // arbitrary number of fields 
}

import Schema._

Csv("tutorial/data/phones.txt", separator = " ", fields = Schema)  
.read.project(first,age).write(Tsv("tutorial/data/output6.tsv"))

因此，在读取文件时，使用list或enumeration提供一个包含所有88个字段的模式（参见上面的链接/引用）
要跳过头，还可以在csv构造函数中提供skipheader=true。

Csv("tutorial/data/phones.txt", fields = Schema, skipHeader = true)