spark rdd统计数据

Spark RDD是一种弹性分布式数据集，它是Spark中最基本的抽象概念之一。RDD可以看作是一个不可变的分布式对象集合，它可以被分区并在集群中进行并行处理。在Spark中，RDD是一种基本的数据结构，可以用来进行各种数据处理操作，如过滤、映射、聚合等。下面是一些统计数据的方法：
1. count()：返回RDD中元素的个数。
2. first()：返回RDD中的第一个元素。
3. take(n)：返回RDD中前n个元素。
4. reduce(func)：使用指定的二元运算符func对RDD中的元素进行聚合。
5. aggregate(zeroValue)(seqOp, combOp)：使用指定的初始值zeroValue和两个二元运算符seqOp和combOp对RDD中的元素进行聚合。
6. foreach(func)：对RDD中的每个元素应用指定的函数func。
7. max()：返回RDD中的最大元素。
8. min()：返回RDD中的最小元素。
9. mean()：返回RDD中元素的平均值。
10. variance()：返回RDD中元素的方差。
11. stdev()：返回RDD中元素的标准差。

下面是一个例子，展示如何使用RDD进行统计数据：
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val count = rdd.count()
val sum = rdd.reduce(_ + _)
val mean = sum / count
val max = rdd.max()
val min = rdd.min()
val variance = rdd.map(x => math.pow(x - mean, 2)).reduce(_ + _) / count
val stdev = math.sqrt(variance)