我的100m大小，量化数据：

(1424411938', [3885, 7898])
(3333333333', [3885, 7898])

所需结果：

(3885, [3333333333, 1424411938])
(7898, [3333333333, 1424411938])

所以我想要的是转换数据，以便我将3885（例如）与所有data[0]具有该数据的组组合在一起。这是我在python中所做的：

def prepare(data):
    result = []
    for point_id, cluster in data:
        for index, c in enumerate(cluster):
            found = 0
            for res in result:
                if c == res[0]:
                    found = 1
            if(found == 0):
                result.append((c, []))
            for res in result:
                if c == res[0]:
                    res[1].append(point_id)
    return result

但是当我mapPartitions()“编dataRDD带prepare()，它似乎做我想做的只是在当前分区，从而恢复比期望的更大的成绩。

例如，如果开始时的第一个记录在第一个分区中，第二个在第二个分区中，那么我得到的结果是：

(3885, [3333333333])
(7898, [3333333333])
(3885, [1424411938])
(7898, [1424411938])

如何修改我prepare()以获得预期的效果？或者，如何处理prepare()产生的结果，以便我可以获得所需的结果？

正如您可能已经从代码中注意到的那样，我根本不在乎速度。

这是一种创建数据的方法：

data = []
from random import randint
for i in xrange(0, 10):
    data.append((randint(0, 100000000), (randint(0, 16000), randint(0, 16000))))
data = sc.parallelize(data)