假设用户不断输入文本(每一行包含若干单词，单词之间以空格分隔)。请编写Spark程序分别完成如下统计： （1）实时统计每10s内出现的单词数量（每10s统计1次）； （2）实时统计最近30s内每个单词的出现次数（每10s统计1次）； （3）实时统计每个单词的累积出现次数，并将结果保存到HDFS文件或(本地文件)（每10s统计1次）

以下是三个问题的 Spark Streaming 代码实现：

（1）实时统计每10s内出现的单词数量

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

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.countByValueAndWindow(Seconds(10), Seconds(10))

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

（2）实时统计最近30s内每个单词的出现次数

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

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.countByValueAndWindow(Seconds(30), Seconds(10))

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

（3）实时统计每个单词的累积出现次数，并将结果保存到HDFS文件或本地文件

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

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.map((_, 1)).reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(30), Seconds(10))

wordCounts.foreachRDD(rdd => {
  rdd.saveAsTextFile("hdfs://...")
})

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

注意：以上代码仅为示例，实际使用需要根据具体需求进行修改。