CombineByKey可以与pyspark python 2配合使用，但不能与python 3配合使用

使用python2的pyspark可以实现以下功能：

data = [
    ('A', 2.), ('A', 4.), ('A', 9.), 
    ('B', 10.), ('B', 20.), 
    ('Z', 3.), ('Z', 5.), ('Z', 8.), ('Z', 12.) 
      ]

rdd = sc.parallelize( data )

sumCount = rdd.combineByKey(lambda value: (value, 1),
                        lambda x, value: (x[0] + value, x[1] + 1),
                        lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])
                           )

averageByKey = sumCount.map(lambda (key, (totalSum, count)): (key, totalSum / count))
averageByKey.collectAsMap()

该行：

averageByKey = sumCount.map(lambda (key, (totalSum, count)): (key, totalSum / count))

python3下的返回：

SyntaxError: invalid syntax
  File "<command-2372155099811162>", line 14
    averageByKey = sumCount.map(lambda (key, (totalSum, count)): (key, totalSum / count))

SyntaxError:无效语法
文件“”，第14行
averageByKey=sumCount.map（lambda（key，（totalSum，count））：（key，totalSum/count））

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找不到是什么python3更改导致了这种情况和替代方案。

使用python3的pyspark中的以下代码有效：

data         = sc.parallelize( [(0, 2.), (0, 4.), (1, 0.), (1, 10.), (1, 20.)] )

sumCount     = data.combineByKey(lambda value: (value, 1),
                                 lambda x, value: (x[0] + value, x[1] + 1),
                                 lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

averageByKey = sumCount.map(lambda label_value_sum_count: (label_value_sum_count[0], label_value_sum_count[1][0] / label_value_sum_count[1][1]))

print(averageByKey.collectAsMap()) 

正确返回：

{0: 3.0, 1: 10.0}

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python2和python3有一些不同，python2也有很多东西

可能是重复的，或者我没有发现@paultIt是一个常见的，虽然不太为人所知的，2比3的变化，但我以前被它烧坏了。@pault:它帮助了我，但没有提供答案，只是间接地。我想它回答了这个问题。