Pyspark 如何按键对RDD进行分组，然后按唯一字符串计数？

我有一个RDD，比如：

[(1, "Western"),
(1, "Western")
(1, "Drama")
(2, "Western")
(2, "Romance")
(2, "Romance")]

我希望计算每个用户ID的每种电影类型的发生率，从而产生

1, { "Western", 2), ("Drama", 1) } ... 

之后，我打算选择数量最多的一种，从而获得每个用户最受欢迎的流派

我尝试了

userGenre.sortByKey（）.countByValue（）

但毫无用处，我对如何完成这项任务一无所知。我用的是pyspark jupyter笔记本

编辑：

我尝试了以下方法，但似乎有效，有人能证实吗

userGenreRDD.map(lambda x: (x, 1)).aggregateByKey(\
                  0, # initial value for an accumulator \
                  lambda r, v: r + v, # function that adds a value to an accumulator \
                  lambda r1, r2: r1 + r2 # function that merges/combines two accumulators \
                 )

---

这里有一种方法

rdd = sc.parallelize([('u1', "Western"),('u2', "Western"),('u1', "Drama"),('u1', "Western"),('u2', "Romance"),('u2', "Romance")])

每种电影类型的出现可能是不同的

>>> rdd = sc.parallelize(rdd.countByValue().items())
>>> rdd.map(lambda ((x,y),z): (x,(y,z))).groupByKey().map(lambda (x,y): (x, [y for y in y])).collect()
[('u1', [('Western', 2), ('Drama', 1)]), ('u2', [('Western', 1), ('Romance', 2)])]

最受欢迎的流派

>>> rdd.map(lambda (x,y): ((x,y),1)).reduceByKey(lambda x,y: x+y).map(lambda ((x,y),z):(x,(y,z))).groupByKey().mapValues(lambda (x,y): (y)).collect()
[('u1', ('Western', 2)), ('u2', ('Romance', 2))]

现在有人可能会问，如果一个以上的体裁拥有相同的受欢迎程度，那么什么应该是最受欢迎的体裁