使用现有的key - Pyspark创建值列表的组合和求和

，可以通过以下步骤实现：

首先，将数据按照key进行分组，可以使用groupBy函数实现。例如，假设我们有一个包含key和value的RDD，可以使用以下代码进行分组：

grouped_rdd = rdd.groupBy(lambda x: x[0])

接下来，对每个分组进行值列表的组合，可以使用mapValues函数结合itertools库中的combinations函数实现。例如，假设我们要对每个分组的值列表进行两两组合，可以使用以下代码：

import itertools

combined_rdd = grouped_rdd.mapValues(lambda x: list(itertools.combinations(x, 2)))

最后，对每个分组的值列表进行求和，可以使用mapValues函数结合sum函数实现。例如，假设我们要对每个分组的值列表进行求和，可以使用以下代码：

summed_rdd = combined_rdd.mapValues(lambda x: sum([sum(pair) for pair in x]))

这样，我们就可以得到每个key对应的值列表的组合和求和的结果。

在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云的云原生计算服务Tencent Kubernetes Engine（TKE）来部署和管理Pyspark应用程序。TKE是一种高度可扩展的容器化应用程序管理平台，可以提供弹性计算资源和自动化的容器管理。您可以通过以下链接了解更多关于TKE的信息：Tencent Kubernetes Engine (TKE)

此外，腾讯云还提供了云数据库 TencentDB for MySQL，用于存储和管理数据。您可以使用TencentDB for MySQL来存储和查询Pyspark应用程序的数据。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for MySQL的信息：TencentDB for MySQL

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和腾讯云产品选择可能会根据实际需求和场景而有所不同。