给定一个文本文件words.txt，使用PySpark RDD操作来计算文件中每个单词出现的次数，并按照次数降序输出前10个最频繁出现的单词及其次数。

首先，我们需要使用PySpark来处理这个任务，因为它是Apache Spark的一个Python接口，非常适合大规模数据处理。以下是步骤：

1. **导入所需库**：

   from pyspark import SparkConf, SparkContext

2. **创建Spark配置并启动会话**：

   conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
   sc = SparkContext(conf=conf)

3. **读取文本文件**：

   text_file = sc.textFile("words.txt") # 假设文件路径是相对或绝对路径

4. **将文本分割成单词列表**：

   wordsRDD = text_file.flatMap(lambda line: line.split()) # 使用flatMap拆分每一行成单个单词

5. **统计单词计数**：

   word_counts = wordsRDD.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 对单词进行计数

6. **按照频率排序并取前10个**：

   top_10_words = word_counts.takeOrdered(10, lambda x: -x[1]) # 取倒序排列的前10个元素

7. **打印结果**：

   for word, count in top_10_words:
       print(f"{word}: {count}")

8. **关闭SparkSession**：

   sc.stop()

完成以上步骤后，你就能看到`words.txt`文件中前10个最常出现的单词及其出现次数。