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spark DataFrame 根据条件替换数据中的值,并保留非条件的原始值

otherwise子句不但能接收固定的值,还可以接收原来的列,保留列中原始的数据。如下:dataF.withColumn(“newColumnName”,when(col(“columnName”).isNull,0).otherwise(col(“columnName”))).show(false)

#spark#大数据#big data
利用OpenAI API 读取与分析图像:详细指南

内部函数:编码图像为Base64# 获取Base64字符串messages=[},base64,

#python
spark离线批处理写入kafka调优

采用老版本spark(1.6)在离线批处理环境下,将DataFrame快速写入kafka,通常可以查到的大部分都是针对Spark-Streaming进行Kafka写入的说明,但是在离线批处理环境下,也希望将批量计算的DataFrame中的数据直接写入到某个topic中,在spark2.0以上,可以直接采用spark-streaming的写入方式,只要用read 代替 resdStream 和用 w

#spark#kafka#mapreduce +2
用ZK UI解决storm 读取Kafka时的Fetch offset *** is out of range for topic , resetting offset

可以用ZK UI 读取ToPology信息,然后更新offset值,如果为Null,可建一个假的,但是要保证kafka里有这个offset的数据。然后重启topology即可。

到底了