scala中的 .reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2))是什么意思

这个表达式是一个reduce操作，它对一个集合的元素进行迭代计算，将相邻的两个元素合并成一个元素，最终得到一个结果。这里的reduce操作针对的是元组，对于每个元组(a,b)，将第一个元素a保留不变，将第二个元素b的值与之前的元组的第二个元素的值相加，得到一个新的元组，最终得到的结果是元组的第一个元素不变，第二个元素是所有元组的第二个元素相加的结果。

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scala中val deptStats=parsedData.reduceByKey((a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")).mapValues(stats => (stats._1.stats._2,stats._1.toDouble/stats._2))这段代码的含义

这段代码是对 RDD 进行聚合操作，计算每个 key 对应的两个统计指标：

1. 对于每个 key，将其对应的 value 中的 tuple 的第一个元素和第二个元素分别累加，得到总和。
2. 对于每个 key，将其对应的 value 中的 tuple 的第三个元素除以第二个元素，得到平均值。

最终返回的是键值对 (key, (sum, avg))，其中 sum 和 avg 分别是统计指标的总和和平均值。具体实现如下：

1. `reduceByKey` 对 RDD 中相同 key 对应的 value 进行 reduce 操作，即将相同 key 对应的 value 通过传入的函数 `(a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")` 进行聚合。这个函数的作用是将两个 tuple `(a1, a2, a3)` 和 `(b1, b2, b3)` 的第一个和第二个元素相加，第三个元素为空字符串。
2. `mapValues` 对 RDD 中的每个 value 进行指定的映射操作，即将 value 中的 `(a1+a2, a3/a2)` 映射成 `(a1+a2, a3/a2)`。其中，`a1` 和 `a2` 是 tuple 中的第一个元素和第二个元素，`a3` 是 tuple 中的第三个元素。
3. 最后返回的是键值对 `(key, (a1_sum+a2_sum, a3_a2_avg))`，其中，`a1_sum` 和 `a2_sum` 分别是所有 tuple 的第一个元素和第二个元素的总和，`a3_a2_avg` 是所有 tuple 的第三个元素除以第二个元素的平均值。

scala2.12不能使用.reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2))

这是因为.reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2))返回的是一个元组类型，而Scala 2.12不支持元组类型的相加操作。可以使用以下两种方式解决这个问题：

1. 使用case class代替元组类型

case class MyTuple(a: Int, b: Int)

val result = list.map(x => MyTuple(x._1, x._2)).reduce((a, b) => MyTuple(a.a, a.b + b.b))

2. 使用.tupled将元组类型转换为函数形式

val result = list.map(x => (x._1, x._2)).reduce(Function.tupled((a, b) => (a._1, a._2 + b._2)))