本次实战旨在利用Spark RDD编程模型，针对学生成绩数据实现总分与平均分的分布式统计。实验首先准备了包含多名学生五门学科成绩的文本文件，并将其上传至HDFS分布式存储系统中。

实战过程涵盖了交互式开发与项目式开发两种模式。在交互式环节，通过Spark Shell分步演示了核心算子的应用：利用textFile加载原始成绩数据，通过flatMap将每行记录扁平化拆分为（姓名, 单科分数）的键值对RDD；接着使用reduceByKey按学生姓名进行聚合计算得出总分；最后通过map算子衍生出平均分指标，并借助字符串插值格式化最终输出结果。

在项目式开发环节，基于Maven构建了标准的Scala工程，配置了Spark核心依赖、日志属性及HDFS访问配置。通过编写ScoreSumAvg对象，将上述转换逻辑封装为完整的批处理作业，实现了从HDFS读取源文件、执行分布式计算到将最终统计结果写回HDFS的全流程。该实战不仅验证了RDD在处理结构化数据统计时的并行计算能力，也展示了从代码开发、本地调试到集群任务提交的标准化大数据开发链路。

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