给定一个包含整数饿rdd，编写一个spark应用程序，计算rdd中的所有整数的平均值。sparkcontext对象味sc，给定集合seq（15，22，31，46，50，63，77，84，93）

要在Spark中计算给定整数序列的平均值，你需要首先将序列转换为`RDD` (Resilient Distributed Dataset)，然后应用统计函数求和并除以元素数量。以下是一个简单的步骤：

1. 导入所需的Spark库：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

2. 创建Spark配置和上下文：

conf = SparkConf().setAppName("Average Computation")
sc = SparkContext(conf=conf)

3. 将输入序列转换为`RDD`：

input_seq = [15, 22, 31, 46, 50, 63, 77, 84, 93]
rdd = sc.parallelize(input_seq)  # 使用parallelize函数创建RDD

4. 计算平均值：

average = rdd.map(lambda x: x).sum() / rdd.count()

5. 打印结果：

print(f"平均值为: {average}")

6. 最后记得关闭SparkContext以释放资源：

sc.stop()

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spark rdd中一列数据由浮点数转换成整数

在 Spark RDD 中使用 map 函数结合 scala.math 库中提供的 round 函数可以将浮点数转换成整数。例如，将 RDD 中的一列浮点数转换成整数：

val rdd = sc.parallelize(Seq(2.3456, 3.14159, 1.234567))
val intRdd = rdd.map(num => scala.math.round(num).toInt)

其中，map 函数将每个浮点数使用 round 函数四舍五入取整，并使用 toInt 函数将结果转换成整数类型。

python创建一个spark应用时如何使用dataframe代替RDD

在中使用DataFrame代替RDD可以简化代码并提高代码的可读性。DataFrame是一种分布式的数据集合，可以通过列名进行选择和操作，类似于关系型数据库中的表。

下面是一个使用DataFrame的示例：

首先，我们需要导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

然后，我们创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

接下来，我们可以使用SparkSession对象读取数据，例如：

df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

这将创建一个DataFrame对象，其中包含从CSV文件中读取的数据。

然后，我们可以使用DataFrame操作进行数据处理，例如：

df_filtered = df.filter(col("age") > 25).select("name", "age")

上述代码将选择年龄大于25岁的人的姓名和年龄，并创建一个新的DataFrame。

最后，我们可以使用DataFrame对象将数据写入磁盘：

df_filtered.write.csv("path/to/output.csv", header=True)

这将将过滤后的数据写入到CSV文件中。

使用DataFrame代替RDD可以简化代码并提高代码的可读性，但也需要一定的学习成本。如果您已经熟悉RDD并且代码已经运行良好，则不需要切换到DataFrame。