在Spark中如何通过RDD计算某课程的平均分？请结合《Spark RDD编程实践：大数据分析与去重应用》提供具体的Python实现方法。

为了计算某课程的平均分，我们需要对特定课程的成绩进行汇总和除法运算。假设我们有一个数据集，其中包含学生的课程成绩，每条记录的格式为（学生ID，课程ID，成绩）。以下是一个具体的操作步骤和Python代码示例：

参考资源链接：[Spark RDD编程实践：大数据分析与去重应用](https://wenku.csdn.net/doc/24pqn8ioxh?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，使用pyspark读取数据集，并将其转化为RDD对象。
2. 然后，通过`filter()`函数筛选出特定课程的所有成绩。
3. 接着，使用`map()`函数将每条记录转换为（课程ID，（成绩，1））这样的键值对格式，其中1代表一条记录的计数。
4. 使用`reduceByKey()`函数对所有键值对按照课程ID进行聚合，计算出该课程的总成绩和总人数。
5. 最后，通过`map()`函数计算平均分，即总成绩除以总人数。

示例代码如下：

from pyspark import SparkContext

# 初始化SparkContext
sc = SparkContext()

# 假设数据已经通过某种方式加载到了rdd中，每条记录格式为（学生ID，课程ID，成绩）
rdd = sc.parallelize([
    ('s001', 'c001', 85),
    ('s002', 'c001', 90),
    ('s003', 'c001', 92),
    # ... 更多记录
])

# 筛选出课程c001的记录
course_data = rdd.filter(lambda record: record[1] == 'c001')

# 转换为键值对格式，并聚合计算总成绩和人数
course_summary = course_data.map(lambda record: (record[1], (record[2], 1))).reduceByKey(
    lambda acc, record: (acc[0] + record[0], acc[1] + record[1])
)

# 计算平均分
average_score = course_summary.map(lambda record: record[1][0] / record[1][1]).collect()

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参考资源链接：[Spark RDD编程实践：大数据分析与去重应用](https://wenku.csdn.net/doc/24pqn8ioxh?spm=1055.2569.3001.10343)