使用aggregatebykey，计算rdd=sc.parallelize([('cat',2),('cat',5),('mouse',4),('cat',12),('dog',12),('mouse',2)],2)

好的，下面我来为您演示如何使用`aggregateByKey`操作计算RDD中每个key对应的平均值。

我们可以按照以下步骤进行计算：

1. 首先将RDD转换为`(key, (value, count))`格式的RDD，其中`count`初始值为1。
2. 使用`aggregateByKey`操作，对于每个key，将value累加到累加器中，同时将count加1。
3. 对于每个key，计算平均值并返回。

下面是Python代码：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "aggregateByKey example")

rdd = sc.parallelize([('cat',2),('cat',5),('mouse',4),('cat',12),('dog',12),('mouse',2)], 2)

# 将RDD转换为(key, (value, count))格式的RDD
key_value_count_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], (x[1], 1)))

# 使用aggregateByKey操作，对于每个key，将value累加到累加器中，同时将count加1
sum_count_rdd = key_value_count_rdd.aggregateByKey((0, 0), lambda acc, value: (acc[0] + value[0], acc[1] + value[1]), lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1]))

# 对于每个key，计算平均值并返回
avg_rdd = sum_count_rdd.mapValues(lambda v: v[0] / v[1])

# 输出结果
for k, v in avg_rdd.collect():
    print(k, v)

输出结果如下：

cat 6.333333333333333
mouse 3.0
dog 12.0

这个例子中，我们首先创建了一个包含6个元素的RDD，然后使用`aggregateByKey`进行聚合操作。在聚合时，我们使用一个二元组`(0,1)`作为累加器的初始值，第一个元素表示value的总和，第二个元素表示value的个数。接着，我们使用一个函数将每个value加入到累加器中，并将计数器加1。最后，我们使用另一个函数将所有的累加器进行合并，并计算每个key对应的平均值。最后，我们输出结果。

希望这个例子能够帮助您更好地理解`aggregateByKey`的使用方法。