apache spark - true - ¿Cómo mostrar el contenido de la columna completa en un Spark Dataframe?

spark sql tutorial

Question

Estoy usando spark-csv para cargar datos en un DataFrame. Quiero hacer una consulta simple y mostrar el contenido:

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()

La columna parece truncada:

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:...|
+--------------------+

¿Cómo muestro el contenido completo de la columna?

Answer 1

Dentro de Databricks puede visualizar el marco de datos en formato tabular. Con el comando:

display(results)

Se verá como

Answer 2

El siguiente código ayudaría a ver todas las filas sin truncamiento en cada columna

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

Answer 3

Las otras soluciones son buenas. Si estos son tus objetivos:

1. Sin truncamiento de columnas,
2. Sin pérdida de filas,
3. Rápido y
4. Eficiente

Estas dos líneas son útiles ...

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

Al persistir, las 2 acciones del ejecutor, contar y mostrar, son más rápidas y más eficientes cuando se utiliza persist o cache para mantener la estructura de trama de datos subyacente provisional dentro de los ejecutores. Ver más sobre persistir y caché .

Answer 4

Si coloca results.show(false) , los resultados no se truncarán

Answer 5

Yo uso el complemento La extensión de Chrome funciona bastante bien:

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

Answer 6

prueba este comando:

df.show(df.count())

Answer 7

results.show(20, False) o results.show(20, false) dependiendo de si lo está ejecutando en Java / Scala / Python

Answer 8

results.show(20, false) no se truncará. Comprueba la source

Answer 9

results.show(20,false) sirvió en Scala.

Answer 10

results.show(false) le mostrará el contenido completo de la columna.

Muestre el método por defecto límite a 20, y agregar un número antes de false mostrará más filas.