写spark streaming代码监控这个文件，统计word count

好的，以下是一个简单的Spark Streaming代码示例，用于监控指定目录下的文件并进行Word Count统计：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local[2]", "WordCount")

# 创建StreamingContext，每个批次的时间间隔为1秒
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 监控的目录
input_dir = "/path/to/directory"

# 创建DStream，读取目录下新创建的文件
lines = ssc.textFileStream(input_dir)

# 对DStream中的每行数据进行切分、计数
words_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                    .map(lambda word: (word, 1)) \
                    .reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出Word Count结果
words_counts.pprint()

# 启动StreamingContext
ssc.start()

# 等待StreamingContext终止
ssc.awaitTermination()

在代码中，我们首先创建了一个SparkContext和一个StreamingContext。然后，我们定义了要监控的目录，并使用`textFileStream()`方法创建了一个DStream，该方法会监控指定目录下新创建的文件，并将文件中的数据作为DStream中的数据流。

接下来，我们对DStream中的每行数据进行切分、计数，最后使用`pprint()`方法输出结果。最后，我们启动StreamingContext并等待其终止。

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际应用中还需要考虑诸如数据清洗、异常处理、性能优化等方面的问题。