RDD 求中位数 #任务：给定一个整数列表，求出该列表数据的中位数。 data = [1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10]，完整代码

Apache Spark 的RDD（弹性分布式数据集）是一个只读、分片的数据集合，通常用于批处理计算。然而，Spark本身并没有直接提供计算中位数的函数。为了找到给定列表data=[1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10]的中位数，你需要编写一些自定义的逻辑或者借助外部库。

这里我们可以创建一个Python函数，使用内置排序并找到中间值来实现：

from operator import add
from pyspark.rdd import RDD

def get_median(rdd_data):
    def partitioned_sort(partition):
        return sorted(partition)

    def merge_sorted_partitions(left, right):
        n1 = len(left)
        n2 = len(right)
        if n1 == 0 or (n2 > 0 and left[0] <= right[0]):
            return left + right
        else:
            return [right[0]] + left + right[1:]

    def find_median(data):
        num_partitions = 2
        total_size = len(data)
        bucket_size = total_size // num_partitions

        rdd_partitioned = rdd_data.mapPartitions(partitioned_sort).coalesce(bucket_size)

        if total_size % 2 == 0:
            # 如果元素总数偶数，取中间两个数的平均值
            mid = bucket_size * (num_partitions - 1) // 2
            median = (rdd_partitioned.take(mid)[-1] + rdd_partitioned.take(mid + 1)[0]) / 2
        else:
            # 如果元素总数奇数，中间那个数就是中位数
            mid = bucket_size * num_partitions // 2
            median = rdd_partitioned.take(mid)[-1]

        return median

    return find_median(rdd_data)

# 创建一个SparkContext实例，假设已经配置好
sc = SparkContext.getOrCreate()
data_rdd = sc.parallelize([1, 5, 7, 10, 23, 20, 6, 5, 10, 7, 10])
median = get_median(data_rdd)
print("Median of the list:", median)

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