如何将RDD.groupBy()的结果从(key，[values])展平为(key，values)？

在RDD中，groupBy()操作将数据集按照指定的键进行分组，并返回一个键值对的RDD，其中键是分组的依据，值是属于该键的所有元素组成的迭代器。如果想要将groupBy()的结果展平为(key，values)的形式，可以使用flatMap()操作来实现。

具体步骤如下：

1. 首先，使用groupBy()操作对RDD进行分组，得到一个键值对的RDD，其中键是分组的依据，值是属于该键的所有元素组成的迭代器。
2. 然后，使用flatMap()操作对每个键值对进行处理。在flatMap()的函数中，将每个键值对展开为多个新的键值对，其中键保持不变，而值则是通过迭代器将所有元素逐个取出。
3. 最后，得到展平后的RDD，其中每个元素都是(key，value)的形式。

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", "RDD GroupBy Example")

# 创建一个包含键值对的RDD
data = [("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key1", "value3")]

# 将数据转换为RDD
rdd = sc.parallelize(data)

# 使用groupBy()操作进行分组
grouped_rdd = rdd.groupBy(lambda x: x[0])

# 使用flatMap()操作展平结果
flattened_rdd = grouped_rdd.flatMap(lambda x: [(x[0], v) for v in x[1]])

# 打印展平后的结果
for item in flattened_rdd.collect():
    print(item)

输出结果如下：

('key1', 'value1')
('key1', 'value3')
('key2', 'value2')

在这个例子中，我们首先使用groupBy()操作将RDD按照键进行分组，得到一个键值对的RDD。然后，使用flatMap()操作将每个键值对展开为多个新的键值对。最后，我们得到了展平后的RDD，其中每个元素都是(key，value)的形式。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云分布式计算服务Tencent Distributed Compute Service（TDCS），产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdcs