编写使用Spark RDD实现词频统计程序，写出程序代码并给出测试演示结果的截图，需要统计词频的文件自行选择

使用Spark RDD实现词频统计程序，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的包和初始化SparkContext：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

2. 读取文件并将文件中的每一行转化为单词：

text_file = sc.textFile("file:///path/to/your/file")
words = text_file.flatMap(lambda line: line.split())

3. 将每个单词映射为键值对，其中键为单词，值为1：

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

4. 对键值对进行聚合操作，统计每个单词出现的次数：

word_counts = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

5. 对统计结果按照单词出现次数进行降序排序：

sorted_word_counts = word_counts.sortBy(lambda x: x, False)

6. 输出统计结果：

for word, count in sorted_word_counts.collect():
    print("{}: {}".format(word, count))

测试演示结果如下图所示：