解释如下代码的含义：rdd = spark.sparkContext.parallelize(url_list) result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])

这段代码的含义如下：

1. `rdd = spark.sparkContext.parallelize(url_list)`：将`url_list`列表转化为一个RDD（弹性分布式数据集），`sparkContext`是Spark的上下文对象，通过`parallelize`方法将数据并行化分发到集群中的多个节点上。

2. `result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])`：使用`flatMap`函数对RDD中的每个元素（即URL）应用一个函数，该函数使用`requests.get`发送HTTP请求获取数据，并使用`json()`方法将响应内容解析为JSON。然后，通过索引操作`['data']`获取JSON数据中的特定字段（假设为"data"字段）。最终，将获取到的字段值作为新的RDD的元素。

简而言之，这段代码将URL列表并行化为一个RDD，并使用flatMap函数对每个URL发送HTTP请求获取数据，并提取JSON数据中的"data"字段，生成一个新的RDD（即`result_rdd`）。这样可以将数据处理的过程分布在集群的多个节点上，并且可以利用Spark的并行处理能力来提高处理效率。