val data = sc.makeRDD(1 to 5) val dataResult = data.flatMap(x => Array(math.pow(x, 2), math.pow(x, 3)))用python怎么写

在Python中，可以使用PySpark库来操作Spark。下面是使用PySpark实现上述代码的示例：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "example")

data = sc.parallelize(range(1, 6))
data_result = data.flatMap(lambda x: [x**2, x**3])

print(data_result.collect())

首先，我们导入了SparkContext类，然后创建了一个本地SparkContext实例。接下来，我们使用`parallelize`方法将1到5的整数转换为一个RDD。然后，我们使用`flatMap`方法对每个元素应用一个函数，该函数返回该元素的平方和立方。最后，我们使用`collect`方法返回一个包含结果的列表。