spark系统写一个分布式程序

好的，下面是一个简单的分布式Spark程序的示例，该程序从一个文本文件中读取数据，计算每个单词出现的频率，并将结果写入到另一个文本文件中。

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建Spark配置对象
conf = SparkConf().setAppName("word-count")

# 创建Spark上下文对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取输入文件
lines = sc.textFile("input.txt")

# 对每行数据进行切分，并将单词转换为小写
words = lines.flatMap(lambda line: line.strip().lower().split(" "))

# 计算每个单词的出现次数
word_count = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 将结果写入输出文件
word_count.saveAsTextFile("output.txt")

# 停止Spark上下文对象
sc.stop()

在这个示例中，我们首先创建了一个Spark配置对象，并将应用程序的名称设置为“word-count”。然后，我们创建了Spark上下文对象，它是Spark应用程序的入口点。接着，我们使用`textFile()`方法从指定的文件中读取数据，并使用`flatMap()`方法将每行数据切分成单词。然后，我们使用`map()`方法将每个单词转换为一个键值对`(word, 1)`，其中`word`是单词本身，`1`表示出现次数。接着，我们使用`reduceByKey()`方法计算每个单词的出现次数，并将结果保存到输出文件中。最后，我们停止Spark上下文对象以释放资源。

注意，以上示例是使用Python API编写的。如果您使用其他编程语言（如Java或Scala），则需要相应地调整代码。