rdd统计每个班级平均年龄

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中的一种数据结构，可以并行地处理大规模数据集。要统计每个班级的平均年龄，可以通过以下步骤进行：

1. 首先，创建一个包含学生信息的RDD，其中每个元素都是一个键值对，键代表班级，值代表学生的年龄。例如，可以使用以下代码创建一个RDD：

students = sc.parallelize([(1, 20), (1, 22), (2, 21), (2, 23), (2, 19)])

2. 使用reduceByKey函数，按键对RDD进行分组，并将相同班级的年龄进行累加。例如，可以使用以下代码计算每个班级的年龄总和：

total_age_by_class = students.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

3. 使用countByKey函数，按键对RDD进行分组，并计算每个班级的学生人数。例如，可以使用以下代码计算每个班级的学生人数：

student_count_by_class = students.countByKey()

4. 使用mapValues函数，将每个班级的年龄总和除以学生人数，得到每个班级的平均年龄。例如，可以使用以下代码计算每个班级的平均年龄：

average_age_by_class = total_age_by_class.mapValues(lambda x: x / student_count_by_class[x])

5. 可以使用collect函数将计算得到的平均年龄结果转换为列表，并打印出来。例如，可以使用以下代码打印每个班级的平均年龄：

result = average_age_by_class.collect()
for class_id, avg_age in result:
    print("Class {}: Average Age = {}".format(class_id, avg_age))

以上就是使用RDD统计每个班级平均年龄的步骤。其中，需要通过reduceByKey、countByKey和mapValues等函数进行数据处理和转换，最终得到每个班级的平均年龄结果。