在虚拟机中用RDD计算所有记录的平均停车时长；

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，RDD是Spark中的一个核心概念，代表一个弹性分布式数据集，可以在分布式环境下进行数据处理和分析。而计算所有记录的平均停车时长，需要对停车记录进行聚合和计算平均值，可以通过以下步骤实现：

1. 从数据源中读取停车记录，创建RDD对象。

2. 对停车记录进行过滤和清洗，筛选出需要的数据字段，如停车开始时间和结束时间。

3. 计算每条停车记录的停车时长，可以使用时间戳相减的方式，得到一个以秒为单位的时长。

4. 对所有停车记录的停车时长进行求和，得到总的停车时长。

5. 统计停车记录的数量，得到总的停车次数。

6. 计算平均停车时长，将总的停车时长除以停车记录的数量即可得到。

以下是一个示例代码，假设停车记录保存在一个text文件中，每行为一条记录，字段之间使用逗号分隔：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object AvgParkingTime {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("AvgParkingTime").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 从文件中读取停车记录，创建RDD对象
    val records = sc.textFile("file:///path/to/parking_records.txt")

    // 对停车记录进行过滤和清洗，筛选出需要的数据字段
    val validRecords = records.filter(line => line.split(",").length >= 2)
      .map(line => {
        val fields = line.split(",")
        (fields(0), fields(1).toLong, fields(2).toLong) // 停车记录格式：(车牌号, 停车开始时间, 停车结束时间)
      })

    // 计算每条停车记录的停车时长
    val parkingTimes = validRecords.map(record => record match {
      case (plate, start, end) => (plate, end - start)
    })

    // 对所有停车记录的停车时长进行求和，得到总的停车时长
    val totalParkingTime = parkingTimes.map(_._2).reduce(_ + _)

    // 统计停车记录的数量，得到总的停车次数
    val totalParkingCount = parkingTimes.count()

    // 计算平均停车时长
    val avgParkingTime = totalParkingTime.toDouble / totalParkingCount

    println(s"总共停车时长：$totalParkingTime 秒，停车次数：$totalParkingCount，平均停车时长：$avgParkingTime 秒")
  }
}

需要注意的是，以上代码是一个示例，实际情况下需要根据具体的数据格式和计算需求进行修改。同时，需要针对数据量和计算复杂度进行优化，如使用缓存机制、分区等方式提升计算性能。