请教各位大神，我想要在如下数据结构的spark rdd中提取出内嵌的字典
请教各位大神，我想要在如下数据结构的spark rdd中提取出内嵌的字典，如{"a":"115xx","b":"116yy","c":"117zz"}，不使用lambda函数，pyspark该如何实现呢？
[{"_1":{"a":"115xx","b":"116yy","c":"117zz"}},{"_1":{"a":"115aa","b":"116bb","c":"117cc"},{"_1":{"a":"115ee","b":"116ff","c":"117gg"}}]
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在PySpark中处理这样的数据结构，您可以通过RDD的map方法来实现提取内嵌字典的功能，而不需要直接使用lambda函数。不过，实际上在Python中，map函数内部常用的就是匿名函数（也就是lambda），但根据您的要求，我们可以用定义好的普通函数来替代。下面是一个示例：
假设您已经有了一个SparkContext实例sc，并且已经创建了一个包含上述数据的RDD，如下所示：
data = [{"_1":{"a":"115xx","b":"116yy","c":"117zz"}},{"_1":{"a":"115aa","b":"116bb","c":"117cc"}},{"_1":{"a":"115ee","b":"116ff","c":"117gg"}}]
rdd = sc.parallelize(data)
您可以定义一个普通的Python函数来完成提取操作：
def extract_dict(record):
"""从记录中提取内嵌的字典"""
return record["_1"]
# 使用map转换RDD
extracted_rdd = rdd.map(extract_dict)
这样，extracted_rdd就包含了您想要的结果，即每个元素都是原始字典中的"_1"键对应的字典。
如果您是在Databricks Notebook或者有使用DataFrame和Spark SQL的需求，也可以考虑将RDD转换为DataFrame进行操作，这通常会提供更丰富的功能和更好的性能。但对于您当前的问题，上述RDD操作已经足够解决问题。
