使用reduceByKey会引发int对象不可订阅错误

是因为reduceByKey操作需要对键值对进行聚合操作，而int对象是不可变对象，无法进行订阅操作。

在Spark中，reduceByKey是一种对键值对进行聚合操作的转换操作。它将具有相同键的值进行聚合，并返回一个新的键值对RDD。reduceByKey操作需要传入一个聚合函数，该函数将两个值进行聚合，并返回一个新的值。

然而，int对象是不可变对象，它的值无法被修改。在reduceByKey操作中，需要对具有相同键的值进行聚合，而int对象无法被订阅，也就无法进行聚合操作，因此会引发int对象不可订阅错误。

解决这个问题的方法是将int对象转换为可变对象，例如使用MutableInt类来代替int对象。MutableInt是一个可变的整数类，可以进行订阅操作和修改值。在reduceByKey操作中，将int对象转换为MutableInt对象，就可以进行聚合操作了。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.common import _py2java, _java2py

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "reduceByKey example")

# 创建键值对RDD
data = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 6)]
rdd = sc.parallelize(data)

# 将int对象转换为MutableInt对象
from org.apache.commons.lang.mutable import MutableInt
rdd = rdd.mapValues(lambda x: MutableInt(x))

# 定义聚合函数
def sum_values(a, b):
    a.add(b)
    return a

# 使用reduceByKey进行聚合操作
result = rdd.reduceByKey(sum_values)

# 将MutableInt对象转换为int对象
result = result.mapValues(lambda x: x.intValue())

# 打印结果
print(result.collect())

在上述示例代码中，我们首先将int对象转换为MutableInt对象，然后定义了一个sum_values函数来进行聚合操作。最后，将MutableInt对象转换为int对象，并打印结果。

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