运用RDD编程API完成给定一个整数列表，求出该列表数据的中位数。 data=[1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10] ，书写完整能输出结果在pyspark上运行的代码

在Apache Spark中，我们可以使用`pyspark.rdd`（弹性分布式数据集） API 来处理分布式数据并计算中位数。首先，你需要导入必要的库，然后创建一个`SparkSession`。以下是一个完整的例子：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Median Computation").getOrCreate()

# 将整数列表转换成RDD (Resilient Distributed Dataset)
data_rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 5, 7, 10, 23, 20, 6, 5, 10, 7, 10])

# 对数据进行排序
sorted_data_rdd = data_rdd.sortBy(lambda x: x)

# 计算中间值（这里我们处理的是偶数长度的列表，所以需要取两个中间元素的平均值）
if len(sorted_data_rdd) % 2 == 0:
    mid_index_1 = len(sorted_data_rdd) // 2 - 1
    mid_index_2 = len(sorted_data_rdd) // 2
    median = (sorted_data_rdd[mid_index_1] + sorted_data_rdd[mid_index_2]) / 2
else:
    mid_index = len(sorted_data_rdd) // 2
    median = sorted_data_rdd[mid_index]

# 打印中位数
median_result = median.collect()
print(f"The median of the list is {median_result[0]}")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个代码里，我们首先创建了一个`SparkSession`，然后将列表转换为`RDD`，对数据进行排序，接着判断列表长度是否为偶数来确定中位数的位置，并计算最终的中位数。