已知data = [1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10] ,RDD编程API实现求data的平均数、众数

假设已经将data转化为了RDD对象rdd_data，可以使用以下代码实现平均数和众数的计算：

# 平均数
mean = rdd_data.mean()
print("平均数为:", mean)

# 众数
mode = rdd_data.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).sortBy(lambda x: x[1], False).take(1)
print("众数为:", mode[0][0])

解释：

- `mean()` 函数用于计算RDD中所有元素的平均值；
- `map()` 函数将每个元素映射为 `(value, 1)` 的形式，表示当前值出现了一次；
- `reduceByKey()` 函数将相同的键合并，并将对应的值相加，得到每个值出现的次数；
- `sortBy()` 函数按照出现次数进行排序；
- `take(1)` 函数取出排序后的第一个元素，即出现次数最多的元素。

需要注意的是，如果存在多个众数，以上代码只会返回出现次数最多的那个。如果要求全部众数，可以将 `take()` 函数的参数设为所需的数量。