Apache spark 火花RDD-KV对的整形

有没有办法以这种方式重塑spark RDD。基本上与此相反：

假设我有：

[['id1', 'v1', 'v2', 'v3', 'v4'], ['id2', 'v1', 'v2', 'v3']]

并且想要：

[['id1','v1'],
 ['id1','v2'],
 ['id1','v3'],
 ['id1','v4'],
 ['id2','v1'],
 ['id2','v2'],
 ['id2','v3']]

---

注意到每行中有不同数量的变量。

谢谢，我不知道如何正确引用和循环列表的子集。

rdd = sc.parallelize([
    ['id1', 'v1', 'v2', 'v3', 'v4'],
    ['id2', 'v1', 'v2', 'v3']
])
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: [[x[0], y] for y in x[1:]])
rdd2.collect()
>>>
[['id1', 'v1'],
 ['id1', 'v2'],
 ['id1', 'v3'],
 ['id1', 'v4'],
 ['id2', 'v1'],
 ['id2', 'v2'],
 ['id2', 'v3']]