为强化RDD编程API的使用经验，练习题如下。 1. 求中位数 #任务：给定一个整数列表，求出该列表数据的中位数。 data = [1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10]

为了在Spark环境下使用Resilient Distributed Datasets (RDDs) 来计算整数列表的中位数，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要导入必要的库，包括`pyspark.sql.functions`和`pyspark.sql.types`，因为在这里我们将使用DataFrame来处理数据：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import mean as sql_mean

然后，创建一个SparkSession，这是在Spark上进行所有操作的基础：

spark = SparkSession.builder.appName('MedianExercise').getOrCreate()

接着，将列表转换为Spark DataFrame，方便后续处理：

data_rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
df = data_rdd.toDF("value")

计算中位数通常不是直接通过内置函数完成的，因为它需要排序数据。我们可以先对数值列进行降序排列，然后找出中间值。这里我们假设有两个中间值，我们需要取平均值作为中位数：

sorted_df = df.orderBy(df.value.desc())
n = sorted_df.count()
if n % 2 == 0:  # 如果元素数量偶数
    median = (sorted_df.head(n // 2).first().value + sorted_df.tail(n // 2).first().value) / 2.0
else:  # 如果元素数量奇数
    median = sorted_df.head(n // 2 + 1).first().value

print(f"中位数是: {median}")

现在你已经完成了练习任务。记得在实际应用中，如果你在生产环境中工作，可能会选择更高效的方式来处理大规模数据，例如使用`approxQuantile`或者统计聚合。