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

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

其他回答

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

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

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pyspark中尝试过

df.show(truncate=0)

2020-09-18 12:29:37

results.show(20,false)在Scala中为我做到了这一点。

2018-04-16 18:32:37

如何在Spark Dataframe中显示完整的列内容?

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