运用spark技术写一段四分位算法处理异常值的代码

假设我们的数据存储在一个RDD中，下面是使用Spark的四分位算法处理异常值的代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 初始化SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("Quartile Algorithm")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 构造数据RDD
data = sc.parallelize([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# 计算四分位数
sorted_data = data.sortBy(lambda x: x)
count = sorted_data.count()
q1_index = int(0.25 * count)
q3_index = int(0.75 * count)

q1 = sorted_data.take(q1_index)[-1]
q3 = sorted_data.take(q3_index)[-1]

# 计算异常值
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

outliers = sorted_data.filter(lambda x: x < lower_bound or x > upper_bound)

# 输出结果
print("Q1: {}".format(q1))
print("Q3: {}".format(q3))
print("Lower Bound: {}".format(lower_bound))
print("Upper Bound: {}".format(upper_bound))
print("Outliers: {}".format(outliers.collect()))

以上代码会输出四分位数、上下界以及异常值。其中，异常值指的是低于下界或高于上界的数据点。