RDD 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]

Apache Spark 的 Resilient Distributed Dataset (RDD) 提供了一种在分布式计算环境中高效处理数据的方式。要计算一个 RDD 中的数据中位数，你需要遵循以下步骤：

1. **创建 RDD**: 首先，将给定的数据列表转换成一个 Spark RDD。例如，在Scala中，你可以这样做：

   val sc = SparkContext.getOrCreate() // 假设已经有一个SparkContext实例
   val dataRDD = sc.parallelize(data)

2. **排序数据**: 由于中位数依赖于数值大小的顺序，所以需要对数据进行排序。在Spark中，可以使用 `mapPartitions` 函数对每个分区进行操作：

   val sortedRDD = dataRDD.mapPartitions(_.sort(_))

3. **计算中位数**: 接下来，你需要确定中间值。由于RDD可能是分布式的，实际中位数可能不是单个元素，而是分区间的合并结果。如果数据集是奇数个，中位数将是第 `length/2 + 1` 个元素；如果是偶数个，则是两个中间值的平均值。

对于奇数个元素，你可以找到第一个大于或等于长度一半的元素：

   def findMedian(sorted: Iterator[Int]): Double = {
     val halfIndex = sorted.size / 2
     if (sorted.hasNext) sorted.next.toDouble else Double.NaN
   }

   val medianElement = sortedRDD.takeOrdered(sortedRDD.count)(findMedian _).headOption

对于偶数个元素，计算两个中间元素的平均值：

   def medianForEven(sorted: Iterator[Int]): Option[Double] =
     if (sorted.hasNext) Some((sorted(nextToHalf) + sorted(half)) / 2.0) else None

   val nextToHalf = sortedRDD.count / 2
   val medianDoubleOption = sortedRDD.takeOrdered(sortedRDD.count)(medianForEven _)
   val medianDouble = medianDoubleOption.getOrElse(Double.NaN)

4. **获取最终中位数**: 最后，从`Option`中提取结果，并处理可能出现的异常情况（如空列表）：

   val finalMedian = medianDouble.orElse(medianElement)

**注意事项**:
- 以上代码示例假设你已经有了一个活跃的SparkContext。实际运行时，可能需要处理分布式环境的特性，如网络延迟、故障恢复等。
- 如果你想得到更精确的结果，可能需要使用Spark SQL 或者Spark的MLlib库，它们提供了专门用于统计计算的功能。