PySpark编程实现使用Spark Streaming从TCP套接字（Socket）接收数据流（整数数字，以空格分隔），对接收到的每一行数据的前2个数字（整数）求和并将结果打印出来。 （注：不用考虑数字转换异常情况）运行实例界面

在PySpark中，你可以使用`StreamExecutionEnvironment`创建一个实时处理环境，并通过`ssc.socketTextStream`函数从TCP套接字接收数据流。以下是基本步骤来实现这个需求：

首先，你需要导入必要的库并创建一个`SparkSession`:

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.streaming import StreamExecutionEnvironment

然后，初始化`StreamExecutionEnvironment`，设置一个接收数据的本地端口（这里假设是9999）：

conf = SparkConf().setAppName("TCP Socket Data Processing")
sc = SparkContext(conf=conf)
env = StreamExecutionEnvironment.getOrCreate(sc)
input_stream = env.socketTextStream("localhost", 9999)

接下来，对输入的数据流进行处理。在这里，我们使用`mapPartitions`函数，对每一行数据切分成单词，获取前两个数字，然后计算它们的和：

def process_data(line):
    nums = line.split()[:2]  # 获取前两个数字
    if len(nums) >= 2:  # 确保有足够的数字
        return sum(map(int, nums))  # 将字符串转为int并求和

data_stream = input_stream.mapPartitions(process_data)

最后，定义一个接收和打印结果的sink，例如`print`函数，或者将其写入到其他存储系统，如HDFS或数据库：

data_stream.foreachRDD(lambda rdd: rdd.collect())  # 打印每个批次的结果
# 或者:
# data_stream.writeStream.outputMode("append").format("console").start()

记得在实际应用中启动数据源（比如Python守护进程发送数据到指定端口），并运行你的PySpark程序。完整的例子需要在控制台运行，你可以通过`env.start()`启动数据流处理。