print ratingsRDD.map(lambda x: (x[0],x[2])).take(5)
print ratingsRDD.map(lambda x: (x[0],x[2])).reduceByKey(lambda p,q: (p,q)).take(4)


[(1, 5.0), (1, 3.0), (1, 5.0), (1, 5.0), (1, 4.0)]
[(2, ((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((4.0, 3.0), 4.0), 3.0), 3.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 4.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 4.0), 4.0), 5.0), 5.0), 4.0), 3.0), 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 5.0), 5.0), 3.0), 3.0), 2.0), 4.0), 3.0), 5.0), 3.0), 4.0), 5.0), 3.0), 4.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 5.0), 3.0), 5.0), 1.0), 3.0), 5.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 3.0), 5.0), 4.0), 5.0), 2.0), 3.0), 2.0), 1.0), ((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((5.0, 4.0), 4.0), 5.0), 3.0), 5.0), 3.0), 2.0), 3.0), 3.0), 2.0), 2.0), 4.0), 5.0), 5.0), 2.0), 5.0), 4.0), 4.0), 2.0), 5.0), 3.0), 5.0), 3.0), 3.0), 4.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 3.0), 5.0), 5.0), 5.0), 3.0), 4.0), 2.0), 5.0), 4.0), 5.0), 2.0), 4.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 5.0), 4.0), 3.0), 2.0), 5.0), 4.0), 5.0), 4.0), 3.0), 4.0), 3.0), 5.0), 5.0), 3.0), 4.0), 3.0), 5.0), 5.0), 5.0))), (4, ((((((((((3.0, 4.0), 5.0), 4.0), 5.0), 4.0), 4.0), 5.0), 5.0), 5.0), ((((((((((5.0, 4.0), 4.0), 5.0), 2.0), 5.0), 4.0), 4.0), 1.0), 5.0), 5.0))), (6, ((((((((((((((((((((((((((((((((((((5.0, 4.0), 5.0), 4.0), 5.0), 4.0), 5.0), 4.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 5.0), 5.0), 3.0), 3.0), 4.0), 5.0), 4.0), 4.0), 5.0), 5.0), 5.0), 4.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 4.0), 4.0), ((((((((((((((((((((((((((((((((((4.0, 4.0), 5.0), 4.0), 4.0), 2.0), 5.0), 3.0), 4.0), 1.0), 3.0), 5.0), 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 5.0), 4.0), 4.0), 4.0), 5.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 4.0), 4.0), 4.0))), (8, ((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((3.0, 5.0), 3.0), 5.0), 5.0), 3.0), 3.0), 3.0), 5.0), 3.0), 3.0), 5.0), 3.0), 4.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 3.0), 5.0), 2.0), 5.0), 3.0), 4.0), 5.0), 5.0), 4.0), 4.0), 5.0), 3.0), 5.0), 3.0), 3.0), 5.0), 3.0), 4.0), 4.0), 2.0), 4.0), 5.0), 4.0), 3.0), 5.0), 5.0), 3.0), 4.0), 5.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 4.0), 3.0), 5.0), 4.0), 3.0), 3.0), 4.0), 4.0), 4.0), 3.0), 4.0), 3.0), 5.0), 2.0), 3.0), 3.0), 5.0), 5.0), 4.0), ((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((3.0, 3.0), 4.0), 4.0), 3.0), 3.0), 5.0), 5.0), 3.0), 3.0), 2.0), 4.0), 4.0), 4.0), 3.0), 5.0), 5.0), 4.0), 5.0), 3.0), 4.0), 5.0), 4.0), 3.0), 5.0), 3.0), 3.0), 5.0), 5.0), 5.0), 4.0), 3.0), 5.0), 3.0), 2.0), 4.0), 4.0), 4.0), 4.0), 5.0), 5.0), 3.0), 3.0), 5.0), 5.0), 5.0), 4.0), 4.0), 4.0), 5.0), 4.0), 4.0), 2.0), 4.0), 3.0), 4.0), 5.0), 5.0), 5.0), 3.0), 2.0), 5.0), 4.0), 5.0), 3.0), 5.0), 5.0), 4.0), 3.0)))]

grouped = sc.parallelize(
    [(1, 5.0), (1, 3.0), (1, 5.0), (1, 5.0), (1, 4.0)]
).groupByKey()

grouped.mapValues(list).first()
## (1, [5.0, 3.0, 5.0, 5.0, 4.0])