创建StreamingContext对象，设置批处理时间间隔为10秒。

在Apache Spark Streaming中，`StreamingContext` (ssc) 对象用于管理实时数据流的计算任务。创建`StreamingContext` 通常包含设置以下几个关键参数：

1. **Spark Context**: 首先需要现有的`SparkConf`实例，它是Spark应用程序的基本配置。

2. **Batch Duration**: 这是你想要处理数据的时间窗口长度，即每批数据处理的间隔。在这个例子中，你需要设置`batchDuration`为10秒钟。这是一个Python语法示例：

from pyspark.streaming import StreamingContext

# 使用现有的Spark Session创建StreamingContext
conf = spark.conf
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, 10)  # 设置批处理时间为10秒

这里 `spark.sparkContext` 是从你的`SparkSession`获取的，代表了整个Spark环境。`10` 表示每批次处理的数据将是基于10秒内的所有新事件。

一旦创建了`StreamingContext`，你可以开始定义输入源（如Kafka Topic、TCP socket等），并将数据流转换、分析和存储。确保在`start()` 方法被调用之前设置好所有的计算逻辑，并且`awaitTermination()` 或者其他适当的退出机制用于停止`StreamingContext`。