我有一段代码，其中RDD具有（a，b，c）形式的元组，其中c是数据帧本身。我只需要根据第二个值（b）对其进行分组，以使其看起来像[（b，）]。目前，我正在使用groupByKey（）
rdd_new = rdd.map（lambda x：（x [1]，x [0：]））。groupByKey（）
这似乎很昂贵，所以我尝试将其转换为reduceByKey（）。
rdd_new = rdd.reduceByKey（lambda x：（x [1]，x [0：]））
我不知道出了什么问题，但是在收集rdd时出错了。
ValueError：太多值无法解包
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner.compute(PythonRDD.scala:125)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.compute(PythonRDD.scala:70)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:313)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:277)
at org.apache.spark.api.python.PairwiseRDD.compute(PythonRDD.scala:342)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:313)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:277)
at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:73)
at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:41)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:227)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
... 1 more
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