scala中val deptStats=parsedData.reduceByKey((a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")).mapValues(stats => (stats._1.stats._2,stats._1.toDouble/stats._2))这段代码的含义

这段代码是对 RDD 进行聚合操作，计算每个 key 对应的两个统计指标：

1. 对于每个 key，将其对应的 value 中的 tuple 的第一个元素和第二个元素分别累加，得到总和。
2. 对于每个 key，将其对应的 value 中的 tuple 的第三个元素除以第二个元素，得到平均值。

最终返回的是键值对 (key, (sum, avg))，其中 sum 和 avg 分别是统计指标的总和和平均值。具体实现如下：

1. `reduceByKey` 对 RDD 中相同 key 对应的 value 进行 reduce 操作，即将相同 key 对应的 value 通过传入的函数 `(a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")` 进行聚合。这个函数的作用是将两个 tuple `(a1, a2, a3)` 和 `(b1, b2, b3)` 的第一个和第二个元素相加，第三个元素为空字符串。
2. `mapValues` 对 RDD 中的每个 value 进行指定的映射操作，即将 value 中的 `(a1+a2, a3/a2)` 映射成 `(a1+a2, a3/a2)`。其中，`a1` 和 `a2` 是 tuple 中的第一个元素和第二个元素，`a3` 是 tuple 中的第三个元素。
3. 最后返回的是键值对 `(key, (a1_sum+a2_sum, a3_a2_avg))`，其中，`a1_sum` 和 `a2_sum` 分别是所有 tuple 的第一个元素和第二个元素的总和，`a3_a2_avg` 是所有 tuple 的第三个元素除以第二个元素的平均值。