如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

我使用spark-csv加载数据到一个DataFrame。我想做一个简单的查询并显示内容:

val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("my.csv")
df.registerTempTable("tasks")
results = sqlContext.sql("select col from tasks");
results.show()

山坳似乎被截断了:

scala> results.show();
+--------------------+
|                 col|
+--------------------+
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-06 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
+--------------------+

如何显示列的全部内容?

当前回答

下面的代码将有助于查看所有行，而不会截断每列

df.show(df.count(), False)

2017-02-05 01:21:24

其他回答

我使用插件Chrome扩展工作得很好:

[https://userstyles.org/styles/157357/jupyter-notebook-wide][1]

2019-05-23 17:35:44

结果。show(20, False)或结果。错误的显示(20日) 这取决于你是在Java/Scala/Python上运行它

2017-03-08 05:40:03

在c#选项中("truncate"， false)不会截断输出中的数据。

StreamingQuery query = spark
                    .Sql("SELECT * FROM Messages")
                    .WriteStream()
                    .OutputMode("append")
                    .Format("console")
                    .Option("truncate", false)
                    .Start();

2020-04-01 19:37:23

如果输入results.show(false)，结果将不会被截断

2016-04-08 19:02:03

以下答案适用于Spark Streaming应用程序。

通过将“truncate”选项设置为false，您可以告诉输出接收器显示完整的列。

val query = out.writeStream
          .outputMode(OutputMode.Update())
          .format("console")
          .option("truncate", false)
          .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
          .start()

2020-06-10 19:55:22

如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

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