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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生成一个整数RDD（1000个），随机抽取100个，计算每个分区的数据和，并降序排序

在Apache Spark中，我们可以使用`randomSplit`函数创建一个包含1000个元素的随机RDD，然后使用`mapPartitions`对每个分区进行操作，计算数据和，最后通过`sortByKey`对结果进行降序排序。以下是在Scala中的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
import scala.util.Random

object SparkDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SampleApp")
    val sc = new JavaSparkContext(conf)

    // 创建一个随机的整数RDD，范围从0到999
    val rdd = sc.parallelize(1 to 1000).map(_ => (Random.nextInt(10), Random.nextInt(1000)))

    // 随机抽取100个元素
    val sampledRdd = rdd.randomSplit(Array(0.1), seed = 42L).flatMap(_.values)

    // 计算每个分区的数据和
    val sumsAndCounts = sampledRdd.mapValues(_ + _.sum)

    // 按照值进行降序排序（这里是和的值）
    val sortedSums = sumsAndCounts.sortBy(_._2, false)

    // 打印排序后的结果
    sortedSums.foreach { case (key, value) => println(s"Key $key has sum $value") }

    sc.stop()
  }
}

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。