是的，Apache Spark可以使用TCP监听器作为输入。你可以使用Spark Streaming来读取TCP套接字流，并将其转换为DStream流进行处理。

以下是一个使用TCP监听器作为输入的示例代码：

import org.apache.spark.streaming.{StreamingContext, Seconds}

object TCPListenerExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建StreamingContext对象，设置批处理间隔为1秒
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("TCPListenerExample")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
    
    // 创建一个DStream，从TCP监听器中读取数据
    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    
    // 对DStream进行转换和操作
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    
    // 打印每个批处理间隔的结果
    wordCounts.print()
    
    // 开始流计算
    ssc.start()
    
    // 等待计算完成
    ssc.awaitTermination()
  }
}

在上面的代码中，我们创建了一个StreamingContext对象，并将批处理间隔设置为1秒。然后，我们使用ssc.socketTextStream("localhost", 9999)创建了一个DStream，从本地主机的9999端口读取数据。

接下来，我们对DStream进行了转换和操作，将每个单词拆分并计数。最后，我们使用wordCounts.print()打印每个批处理间隔的结果。

最后，我们启动流计算并等待计算完成。

你可以使用nc命令来模拟一个TCP服务器，并发送数据给Spark Streaming。在终端上运行以下命令来启动一个TCP服务器：

nc -lk 9999

然后，在服务器上输入一些文本，你将在Spark Streaming的控制台中看到单词计数的结果。

这就是使用TCP监听器作为输入的示例代码。你可以根据你的需求进行修改和扩展。