以下是使用Pyspark编写带有过滤功能的单词计数函数的解决方法示例：

from pyspark.sql import SparkSession

def word_count_with_filter(text_file, filter_word):
    # 创建SparkSession
    spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()

    # 读取文本文件并拆分为单词
    lines = spark.read.text(text_file).rdd.map(lambda r: r[0])
    words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

    # 过滤单词
    filtered_words = words.filter(lambda w: w.lower() == filter_word.lower())

    # 计数单词出现次数
    word_counts = filtered_words.countByValue()

    # 打印结果
    for word, count in word_counts.items():
        print("{}: {}".format(word, count))

    # 关闭SparkSession
    spark.stop()

# 调用函数进行单词计数
word_count_with_filter("text_file.txt", "hello")

在上面的代码中，我们首先创建了一个SparkSession，然后读取指定的文本文件，并将每行拆分为单词。接下来，我们使用filter函数过滤出与指定单词相同的单词，并使用countByValue函数计数每个单词的出现次数。最后，我们打印结果并关闭SparkSession。

请确保将text_file.txt替换为实际的文本文件路径，并将"hello"替换为您想要过滤的单词。