用pyspark进行编程，创建一个RDD读入Excel表，该Excel表有很多列，采用RDD算子按照列名为A的列对数据进行分组，再对分组后的列名为B的列进行求和，然后返A和B求和的键值对

很高兴回答您的问题。使用PySpark，您可以采用以下代码实现您的需求：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Excel RDD Grouping").getOrCreate()

# 读取Excel文件
df = spark.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('your_file_path.xlsx')

# 转换为RDD
rdd = df.rdd

# 按照A列对数据进行分组，并对B列进行求和
result_rdd = rdd.map(lambda x: (x['A'], x['B'])).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 打印结果
for row in result_rdd.collect():
    print(row)

这段代码将读取您指定的Excel文件，转换为RDD，然后使用`reduceByKey`算子按照A列进行分组，并对B列进行求和，最后将结果返回为键值对，打印出来。注意，在使用`reduceByKey`算子之前，需要先使用`map`算子将RDD中的每一行转换为一个键值对，其中键为A列的值，值为B列的值。

希望这个答案能够帮到您。如果您有任何其他问题，请随时问我。