我是Python新手。我也是pysaprk的新手。我正在尝试运行一个代码，它采用一个元组的元组，看起来像这样(id,(span,mention))来执行.map(lambda(id,(span,text)):(id,text)).我正在使用的代码是:m=text\.map(lambda(id,(span,text)):(id,text))\.mapValues(lambdav:ngrams(v,self.max_ngram))\'''errortriggeredhere'''.flatMap(lambda(target,tokens):(((target,t),1)fortintoke

我有一个看起来像这样的RDD：totalsrdd=[((2,16),[[1,2,3,...,36],[2,2,3,...,36]]),((2,17),[[1,2,3,...,36]]),...]密钥是天（2,16）等。它们每个对应于36个数字的列表或多个列表。对于每个日期，我需要一个列表，其中列表中的ITH条目是每个列表中ITH条目的平均值或相应日期的列表。例如，对于（2,16），第一个条目的平均值为（1+2）/（36+36）或.04166，因为该日期有两个列表。newRdd=[((2,16),[[.04166,.055555,.083333,...,1]]),(2,17),[[.027777

我正在尝试处理一些数据并以这样的方式写入输出，即结果按键分区，并按另一个参数排序-比如ASC。例如，>>>data=sc.parallelize(range(10000))>>>mapped=data.map(lambdax:(x%2,x))>>>grouped=mapped.groupByKey().partitionBy(2).map(lambdax:x[1]).saveAsTextFile("mymr-output")$hadoopfs-catmymr-output/part-00000|cut-c1-1000[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,