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

其他的解都很好。如果这些是你的目标:

没有列的截断，没有行损失，快, 非常高效。

这两行很有用……

    df.persist
    df.show(df.count, false) // in Scala or 'False' in Python

通过持久化，当使用持久化或缓存来维护执行器内部的临时底层数据帧结构时，执行器的两个操作count和show会更快更有效。请参阅有关持久化和缓存的更多信息。

2017-02-15 06:25:17

其他回答

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

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

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

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

试一试假df.show(20日)

注意，如果您没有指定要显示的行数，它将显示 20行，但将执行所有的数据框架，这将花费更多的时间!

2021-06-30 14:36:36

如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

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