如何在groupBy之后按可迭代大小对RDD排序？

Question

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("Bingo").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext(conf=conf)

def count_iterable(i):
    return sum(1 for e in i)

input_data = sc.textFile(path to my csv file)

input_filtered = input_data.map(lambda row: row.split(",")) \
    .filter(lambda row: row[14] == "2") \
    .groupBy(lambda row: row[19] and row[20] and row[21]) \  
    .sortBy(lambda x: count_iterable(x[1]))

我希望rdd按Iterable中的元素大小排序，但我收到此错误：“ PermissionError：[WinError 32]该进程无法访问该文件，因为该文件正在被另一个进程使用”