实时统计单词频率（25分） 在 IntelliJ IDEA 中编写 Spark 代码，设置窗口长度为 30 秒，窗口滑动时间间隔为 10 秒，计算 10 秒内每个单词出现的次数，然后根据出现的次数对单词进行排序。

实时统计单词频率是一个典型的数据流处理任务，可以使用Apache Spark的Stream API来实现。在IntelliJ IDEA中，你需要遵循以下步骤：

1. **创建项目及依赖**:
- 首先，在IntelliJ IDEA中创建一个新的Spark Streaming项目，通常会集成Scala或Python支持。
- 添加Apache Spark和Spark Streaming的依赖到项目的构建文件（如`build.sbt` for Scala或`requirements.txt` for Python）。

2. **读取数据**:
使用`TwitterUtils.createStream()` (Scala) 或 `TextFileInputFormat` (Python)从源头读取数据流，例如Tweets或其他文本源。

3. **数据预处理**:
对输入的数据进行清洗，去除标点符号、数字等非字母字符，并将所有单词转换为小写。

4. **分词**:
将连续的文本分割成单个单词。

5. **定义滑动窗口**:
创建一个DStream实例，设置窗口时间为30秒，滑动时间间隔为10秒，这可以通过`timeWindow`函数来指定。

6. **计数统计**:
使用`flatMap`函数将单词转换为键值对，键是单词，值是1。然后应用`countByValue`进行单词频率的实时计算。

7. **排序并输出结果**:
对于每个滑动窗口，调用`sortBy`函数按频率降序排列单词，最后使用`print`或`foreachRDD`输出结果。

8. **持续运行**:
启动Spark Streaming应用程序，使其持续监听新数据并更新频率统计。

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.sql.functions._

val ssc = new StreamingContext(master, "WordCount", Seconds(10))
val lines = TwitterUtils.createStream(ssc, None).map(_.getText)

// 数据预处理
val words = lines.flatMap(_.toLowerCase.split("\\W+"))

// 持续滑动窗口并计算频率
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

// 按照频率降序排序
val sortedCounts = wordCounts.sortBy(-_._2)

sortedCounts.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()