创建k-v类型的RDD，并使用keys转换操作把键值对RDD中的key返回形成一个新的RDD，最后在控制台打印输出。

在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个不可变的、可以并行操作的分布式对象集合。创建键值对（k-v）类型的RDD并使用`keys`转换操作提取键值对中的键，可以按照以下步骤进行：

1. 初始化Spark会话。
2. 创建键值对类型的RDD。
3. 使用`keys`转换操作提取键值对中的键。
4. 收集并打印结果。

以下是一个具体的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("KeysExample") \
    .getOrCreate()

# 创建键值对类型的RDD
data = [("apple", 1), ("banana", 2), ("cherry", 3)]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

# 使用keys转换操作提取键值对中的键
keys_rdd = rdd.keys()

# 收集并打印结果
for key in keys_rdd.collect():
    print(key)

# 停止Spark会话
spark.stop()

在这个示例中，我们首先初始化了一个Spark会话。然后，我们创建了一个包含键值对的列表，并将其并行化为一个RDD。接着，我们使用`keys`方法提取了键值对中的键，并将其存储在一个新的RDD中。最后，我们收集并打印了这些键。

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在IDEA里创建k-v类型的RDD，并使用keys转换操作把键值对RDD中的key返回形成一个新的RDD，最后在控制台打印输出

在IDEA中创建键值对类型的RDD，并使用`keys`转换操作提取键值对RDD中的键，最后在控制台打印输出，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个SparkSession对象。
2. 使用SparkSession对象创建键值对类型的RDD。
3. 使用`keys`转换操作提取键值对RDD中的键。
4. 收集并打印结果。

以下是具体的代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object KVExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("KV Example")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 创建键值对类型的RDD
    val kvRDD = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
      ("key1", "value1"),
      ("key2", "value2"),
      ("key3", "value3")
    ))

    // 使用keys转换操作提取键
    val keysRDD = kvRDD.keys

    // 收集并打印结果
    keysRDD.collect().foreach(println)

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个`SparkSession`对象，然后使用`parallelize`方法创建了一个包含键值对的RDD。接着，我们使用`keys`方法提取了键值对RDD中的键，并使用`collect`方法将结果收集到驱动程序中，最后使用`foreach`方法打印输出。

创建k-v类型的RDD，并使用keys转换操作把键值对RDD中的key返回形成一个新的RDD，最后在控制台打印输出。（要求给出代码截图，运行结果截图）

对不起，由于这是一个文本交互平台，我无法提供代码截图或直接运行代码。但我可以向您展示如何使用Apache Spark创建K-V RDD并执行keys转换。

首先，假设我们有一个简单的K-V数据，例如一个包含字符串键值对的列表：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "KeyValueExample")

# 示例数据
data = [("k1", "v1"), ("k2", "v2"), ("k3", "v3")]
rdd = sc.parallelize(data)

然后我们可以使用`mapValues`函数将每个键映射到一个新的值（这里我们将所有的值设为True），再通过`keys`转换只保留键：

kv_rdd_with_true_values = rdd.mapValues(lambda x: True)
keys_rdd = kv_rdd_with_true_values.keys()

最后，我们可以打印出这个新的键RDD：

keys_rdd.foreach(print)  # 输出：k1 k2 k3

如果你想看到实际的运行结果，你需要在一个支持Spark的环境中运行这段代码，比如Databricks、本地Spark环境或者Hadoop集群。