利用Spark编写一个词频统计程序。数据文件如下：

在Apache Spark中编写一个简单的词频统计程序，通常会涉及到读取文本文件、分词处理、创建PairRDD进行计数，然后收集结果并排序。以下是一个简化的示例步骤：

1. **导入必要的库**:

from pyspark.sql import SparkSession

2. **创建SparkSession**:

spark = SparkSession.builder.appName("WordCountExample").getOrCreate()

3. **读取数据**:
假设文件名为`data.txt`，可以使用`textFile`函数：

lines = spark.read.text("path_to_your_data/data.txt")

4. **分词处理**:
这里我们简单地使用Python的split()函数，实际应用可能需要更复杂的自然语言处理库：

words = lines.flatMap(lambda line: line.split())

5. **转换为键值对 PairRDD**:
将单词映射到一个计数值1（初始计数值），这被称为“标记”操作：

pairs = words.map(lambda word: (word, 1))

6. **计算词频**:
使用`reduceByKey`函数累加每个单词的计数：

word_counts = pairs.reduceByKey(lambda a, b: a + b)

7. **排序和显示结果**:

sorted_word_counts = word_counts.sortBy(lambda x: (-x[1], x[0]))
for word, count in sorted_word_counts.collect():
    print(f"{word}: {count}")

8. **关闭SparkSession**:

spark.stop()