Arrays PySpark-RDD到JSON

我有一个配置单元查询，它以以下格式返回数据：

ip, category, score
1.2.3.4, X, 5
10.10.10.10, A, 2
1.2.3.4, Y, 2
12.12.12.12, G, 10
1.2.3.4, Z, 9
10.10.10.10, X, 3

在PySpark中，我是通过

hive\u context.sql（my\u query.rdd）得到这个结果的

每个ip地址可以有多个分数（因此有多行）。我希望获得json/数组格式的数据，如下所示：

{
    "ip": "1.2.3.4",
    "scores": [
        {
            "category": "X",
             "score": 10
        },
        {
            "category": "Y",
             "score": 2
        },
        {
            "category": "Z",
             "score": 9
        },
    ],
    "ip": "10.10.10.10",
    "scores": [
        {
            "category": "A",
             "score": 2
        },
        {
            "category": "X",
             "score": 3
        },
    ],
     "ip": "12.12.12.12",
    "scores": [
        {
            "category": "G",
             "score": 10
        },
    ],
}

请注意，RDD不一定是经过排序的，RDD可以轻松地包含数亿行。我是PySpark的新手，因此任何关于如何有效进行此操作的建议都会有所帮助。
groupBy
ip
，然后将分组的RDD转换为您需要的：

rdd.groupBy(lambda r: r.ip).map(
  lambda g: {
    'ip': g[0], 
    'scores': [{'category': x['category'], 'score': x['score']} for x in g[1]]}
).collect()

# [{'ip': '1.2.3.4', 'scores': [{'category': 'X', 'score': 5}, {'category': 'Y', 'score': 2}, {'category': 'Z', 'score': 9}]}, {'ip': '12.12.12.12', 'scores': [{'category': 'G', 'score': 10}]}, {'ip': '10.10.10.10', 'scores': [{'category': 'A', 'score': 2}, {'category': 'X', 'score': 3}]}]