如何在spark的一个map函数中将RDD like ((int，int)，int)转换为3个键值对？

在Spark的一个map函数中，可以使用flatMap函数将RDD like ((int，int)，int)转换为3个键值对。flatMap函数可以将一个输入元素映射为多个输出元素。

下面是一个示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "SparkExample")

# 创建RDD
rdd = sc.parallelize([((1, 2), 3), ((4, 5), 6)])

# 在map函数中使用flatMap将RDD转换为3个键值对
result = rdd.flatMap(lambda x: [(x[0][0], x[1]), (x[0][1], x[1]), (x[0][0] + x[0][1], x[1])])

# 打印结果
print(result.collect())

输出结果为：

[(1, 3), (2, 3), (3, 3), (4, 6), (5, 6), (9, 6)]

在上述代码中，我们首先创建了一个包含两个元素的RDD，每个元素都是一个包含两个整数和一个整数的元组。然后，我们使用flatMap函数将每个元组转换为三个键值对，其中键是元组中的整数或两个整数的和，值是元组中的整数。最后，我们使用collect函数将转换后的RDD结果收集并打印出来。

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