在Spark中，可以使用foreach方法遍历DataFrame中的每一行，并将每行的值存储在另一个类的变量中。以下是一个代码示例：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

// 定义一个类用于存储每行的值
class RowValues(var values: Array[Any])

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("DataFrameIterator")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 创建DataFrame
    val data = Seq(
      (1, "John", 25),
      (2, "Jane", 30),
      (3, "Mike", 35)
    )
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age")

    // 创建一个用于保存每行值的变量
    val rowValues = new RowValues(Array.empty)

    // 遍历DataFrame并将每行的值存储在rowValues变量中
    df.foreach(row => {
      val values = row.toSeq.toArray
      rowValues.values = values
      // 在这里可以对每行的值进行进一步处理
      // ...
      // 打印每行的值
      println(rowValues.values.mkString(","))
    })

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个RowValues类，用于存储每行的值。然后，我们使用SparkSession创建一个DataFrame，并遍历DataFrame的每一行。在遍历过程中，我们将每行的值转换为一个数组，并将其存储在rowValues变量中。你可以在遍历的过程中对每行的值进行自定义的处理。最后，我们打印每行的值，并关闭SparkSession。

请注意，foreach方法是在每个Spark Executor上运行的，而不是在Driver上运行的。因此，你无法直接在foreach中访问和修改Driver中的变量。上述示例中的rowValues变量是在Driver中创建的，但它的值在每个Executor上被更新，并且可以在foreach中使用。如果你需要在foreach中访问和修改Driver中的变量，请考虑使用mapPartitions或flatMap方法，或者使用共享变量（如广播变量或累加器）来实现。