RDD编程 编写程序实现统计各班人数的功能。 要求提交程序设计思路，程序源代码，以及运行结果截 图 样例数据如下:

RDD（弹性分布式数据集）编程是Apache Spark中的一种编程范式，用于实现大数据的并行处理。RDD可以看作是一个分布式对象集合，支持两种操作：转换（transformations）和行动（actions）。转换操作会返回一个新的RDD，而行动操作则会触发实际的计算，并将结果返回给驱动程序。

编写程序实现统计各班人数的功能，我们可以按照以下步骤进行设计：

1. 读取数据：首先，我们需要从某种数据源（例如文件、数据库等）中读取班级和学生的关系数据。
2. 创建RDD：将读取的数据转换为RDD格式，便于后续操作。
3. 数据映射：使用map操作将每条数据映射为一个格式化后的键值对（班级名，1）。
4. 数据聚合：使用reduceByKey操作对相同键（班级名）的值（1）进行累加，得到每个班级的学生人数。
5. 收集结果：最后使用collect操作将计算结果收集到驱动程序中，并输出。

以下是一个简化的示例代码，演示了如何使用Python和Spark来实现上述功能：

from pyspark import SparkContext

# 初始化SparkContext
sc = SparkContext()

# 假设数据是从文件中读取的，文件中每行包含一个学生的信息，格式为“班级,学生姓名”
data = [
    "Class1, Alice",
    "Class2, Bob",
    "Class1, Charlie",
    "Class3, David",
    "Class2, Eve"
]

# 将数据转换为RDD
rdd = sc.parallelize(data)

# 使用map操作转换数据格式，并计算每个班级的人数
class_counts = rdd.map(lambda record: record.split(",")[0]).map(lambda class_name: (class_name, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 收集并打印结果
result = class_counts.collect()
for item in result:
    print(f"Class {item[0]} has {item[1]} students.")

# 关闭SparkContext
sc.stop()

运行结果（假设）：

Class Class1 has 2 students.
Class Class2 has 2 students.
Class Class3 has 1 students.

由于我无法提供截图，你需要在实际的Spark环境中运行上述代码来获取运行结果截图。