Python 如何从pyspark中的RDD中获取不同的键作为列表

以下是一些转换为RDD的示例数据:

my_data = [{'id': '001', 'name': 'Sam', 'class': "classA", 'age': 15, 'exam_score': '90'},
           {'id': '002', 'name': 'Tom', 'class': "classA", 'age': 15, 'exam_score': '78'},
           {'id': '003', 'name': 'Ben', 'class': "classB", 'age': 16, 'exam_score': '91'},
           {'id': '004', 'name': 'Max', 'class': "classB", 'age': 16, 'exam_score': '76'},
           {'id': '005', 'name': 'Ana', 'class': "classA", 'age': 15, 'exam_score': '88'},
           {'id': '006', 'name': 'Ivy', 'class': "classA", 'age': 16, 'exam_score': '77'},
           {'id': '007', 'name': 'Eva', 'class': "classB", 'age': 15, 'exam_score': '86'},
           {'id': '008', 'name': 'Zoe', 'class': "classB", 'age': 16, 'exam_score': '89'}]

my_rdd = sc.parallelize(my_data)

仅运行my_rdd就会返回:

#>>> ParallelCollectionRDD[117] at readRDDFromFile at PythonRDD.scala:274

我知道你可以用my_rdd.collect()来显示RDD，它返回:

#[{'age': 15,
#  'class': 'classA',
#  'exam_score': '90',
#  'id': '001',
#  'name': 'Sam'},
# {'age': 15,
#  'class': 'classA',
#  'exam_score': '78',
#  'id': '002',
#  'name': 'Tom'}, ...]

我发现我可以通过运行my_rdd.keys()来访问密钥，但这将返回:

#>>> PythonRDD[121] at RDD at PythonRDD.scala:53

我想返回RDD中所有不同键的列表(我知道每行的键都是相同的，但我想知道它们不同的场景)-因此如下所示:

#>>> ['id', 'name', 'class', 'age', 'exam_score']

因此，我假设我可以通过运行my_rdd.keys().distinct.collect()得到这个结果，但是我得到了一个错误.

我还在学习PYSSPARK，如果有人能提供一些意见，我将不胜感激:)