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

皮斯帕克

在下面的代码中，df是dataframe的名称。第一个参数是动态显示数据帧中的所有行，而不是硬编码一个数值。第二个参数将负责显示完整的列内容，因为该值被设置为False。

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

规模

在下面的代码中，df是dataframe的名称。第一个参数是动态显示数据帧中的所有行，而不是硬编码一个数值。第二个参数将负责显示完整的列内容，因为该值被设置为false。

df.show(df.count().toInt,false)

2021-01-13 04:41:39

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

试试这个命令:

df.show(df.count())

2016-11-25 20:16:32

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

结果。Show (20, false)不会截断。检查来源

20是在不带任何参数的情况下调用show()时显示的默认行数。

2015-11-16 19:24:23

如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

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