编写Spark Streaming程序来模拟实时过滤黑名单，即自定义一份包含黑名单的列表，列表中每一条数据由两部分组成，前一部分为单词，后一部分表示该单词是否为黑名单，true表示是，false表示否。如（hadoop true）、（flume false）等，在定义该黑名单的基础上，创建Kafka数据源，topic为“blacklist”，然后编写生产者程序用于产生若干数据，而消费者程序则对生产者产生的数据进行黑名单过滤，并将结果存入到文本文件。

下面是一个可能的Spark Streaming程序，可以实现实时过滤黑名单：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

object BlacklistFilter {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("BlacklistFilter")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "blacklist-filter-group",
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    val topics = Array("blacklist")
    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )

    val blacklist = Set("hadoop", "spark", "flume")
    val filteredMessages = messages.filter { case (_, value) =>
      val parts = value.split(" ")
      val word = parts(0)
      val isBlacklisted = parts(1).toBoolean
      !(isBlacklisted && blacklist.contains(word))
    }

    filteredMessages.map(_._2).saveAsTextFiles("output/blacklist")

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

这个程序首先创建了一个 `StreamingContext`，并指定了每5秒接收一次数据。然后定义了 Kafka 的相关参数，并创建了一个 Kafka 数据源。接下来定义了黑名单列表，并在过滤函数中使用该列表过滤掉了所有黑名单中的单词。最后将过滤后的数据保存到文本文件中。

需要注意的是，本程序中使用了 Kafka 的直接消费者模式，需要确保 `auto.offset.reset` 参数设置为 `latest`，否则可能会出现消费数据重复或漏消费的情况。同时，本程序中的黑名单列表是硬编码在程序中的，实际应用中可能需要从外部数据源加载黑名单列表，以便更灵活地更新黑名单。