在pyspark中，如何编写程序完成file1.csv到RDD1到RDD2到RDD3到output流程，给出每个关键步骤的代码

假设file1.csv中有以下内容： ``` name,age,gender Alice,25,Female Bob,30,Male Charlie,35,Male ``` 下面是一个示例程序，完成从file1.csv到RDD1到RDD2到RDD3到output的流程： ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf # 创建SparkConf和SparkContext对象 conf = SparkConf().setAppName("CSV to RDD to Output") sc = SparkContext(conf=conf) # 读取file1.csv文件，并创建RDD1 rdd1 = sc.textFile("file1.csv") # 将RDD1转换为键值对形式的RDD2，其中键为性别，值为年龄 rdd2 = rdd1.filter(lambda line: "name" not in line) \ .map(lambda line: line.split(",")) \ .map(lambda fields: (fields[2], int(fields[1]))) # 对RDD2进行聚合操作，计算每个性别的平均年龄，并创建RDD3 rdd3 = rdd2.aggregateByKey((0, 0), lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1), lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1])) \ .mapValues(lambda x: x[0] / x[1]) # 将RDD3输出到控制台 for result in rdd3.collect(): print(result) ``` 解释一下上述代码的关键步骤： 1. 创建SparkConf和SparkContext对象。 2. 使用textFile()函数读取file1.csv文件，并创建RDD1。 3. 使用filter()函数过滤掉第一行（即列名），然后使用map()函数将每一行数据转换为一个列表，再使用map()函数将列表转换为键值对形式的元组，其中键为性别，值为年龄，最终创建RDD2。 4. 使用aggregateByKey()函数对RDD2进行聚合操作，计算每个性别的平均年龄，并