某平台根据业务需要，针对访客进行黑名单过滤(部分访问请求为网络机器人、爬虫等非正常方法），为此，平合根据以往情况建立了一个访问黑名单（同时会定期更新黑名单），当找到用户访问请求时，查找黑名单，非法用户予以过滤。假设现有黑名单IP如下： 140.233.0.01 140.233.0.02 140.233.0.03 140.233.0.04 140.233.0.05 使用套接字模拟访客登录(包含访客IP地址、请求的页面一一用数字1~10表示)，输入示例如下： 140.233.0.02 1 140.233.0.06 1 140.233.0.07 2 140.233.0.08 1 140.233.0.04 5 要求使用 Spark Streaming 技术编写程序，完成黑名单过滤，同时统计过去 20s内访问量最大的页面（每5s更新一次）

以下是使用 Spark Streaming 技术实现黑名单过滤并统计访问量最大的页面的示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 黑名单IP列表
blacklist = ["140.233.0.01", "140.233.0.02", "140.233.0.03", "140.233.0.04", "140.233.0.05"]

# 计算最近20秒内访问量最大的页面
def get_max_accessed_page(requests):
    page_counts = requests.map(lambda x: (x[1], 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
    max_page = page_counts.reduce(lambda x, y: x if x[1] > y[1] else y)
    return max_page[0]

# 过滤黑名单IP并计算访问量最大的页面
def process_requests(time, rdd):
    # 过滤掉黑名单IP
    requests = rdd.filter(lambda x: x[0] not in blacklist)
    # 计算最近20秒内访问量最大的页面
    max_page = get_max_accessed_page(requests)
    # 打印统计结果
    print("Max accessed page in last 20 seconds: %s" % max_page)

# 创建SparkContext和StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "BlacklistFilter")
ssc = StreamingContext(sc, 5) # 每5秒钟处理一批数据

# 创建DStream，监听来自套接字的访问请求
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 将访问请求转换为(IP地址, 页面ID)的二元组
requests = lines.map(lambda line: tuple(line.split()))

# 处理访问请求，过滤黑名单IP并计算访问量最大的页面
requests.foreachRDD(process_requests)

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在运行上述代码之前，需要先在终端中使用以下命令启动一个本地套接字服务器：

nc -lk 9999

然后，可以使用以下命令模拟访客登录：

nc localhost 9999
140.233.0.02 1
140.233.0.06 1
140.233.0.07 2
140.233.0.08 1
140.233.0.04 5

程序将会不断接收来自套接字的访问请求，并在每个5秒钟的批处理中进行黑名单过滤和访问量最大页面的统计。