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

如果输入results.show(false)，结果将不会被截断

2016-04-08 19:02:03

其他回答

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

Results.show (false)将显示完整的列内容。

Show方法默认限制为20行，在false前添加数字将显示更多行。

2017-11-08 17:54:23

在pyspark中尝试过

df.show(truncate=0)

2020-09-18 12:29:37

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

在Databricks中，您可以以表格格式可视化数据帧。使用命令:

display(results)

它看起来就像

2018-09-10 09:12:34

如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

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