使用RDD的编程API，编写完整可以在pyspark的jupter上运行并输出结果，不会报错的程序，题目如下： 对于给定的整数列表，找出其中最大值出现的次数。 data = [4, 7, 9, 12, 9, 15, 18, 12, 20, 12]

好的，下面是使用Pyspark的RDD API编写的一个简单程序，用于找到给定整数列表中最大值出现的次数：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FindMaxFrequency").getOrCreate()

# 创建一个Spark DataFrame from Python list
data = [4, 7, 9, 12, 9, 15, 18, 12, 20, 12]
df = spark.createDataFrame([(i, data.count(i)) for i in data], ["value", "count"])

# 找到最大值及其计数
max_value_count = df.filter(df["count"] == df.agg({"count": "max"}["count"])).collect()

# 输出结果
for row in max_value_count:
    print(f"最大值 {row.value} 出现了 {row.count} 次")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

这个程序首先创建了一个SparkSession，然后创建了一个包含每个元素及其出现次数的DataFrame。接着，它过滤出计数值等于最大计数值的行，并收集结果。最后，遍历结果并打印最大值及其出现次数。

请注意，为了在Jupyter notebook上运行此程序，你需要确保已经在该环境中安装了Pyspark。如果你还没有安装，可以在命令行或Jupyter notebook的环境中运行`pip install pyspark`来进行安装。