스파크 데이터프레임에서 전체 열 내용을 어떻게 보여줄 수 있을까요?

저는 spark-csv를 사용하여 DataFrame에 데이터를 로드하고 있습니다. 간단한 쿼리를 수행하고 내용을 표시하고 싶습니다:

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()

col이 잘려 보입니다:

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

열의 전체 내용을 어떻게 표시하나요?

답변 1

results.show(20, false)는 줄임표를 사용하지 않습니다. 소스를 확인하세요.

20은 show()에 인수 없이 호출되었을 때 표시되는 기본 행 수입니다.

답변 2

Spark DataFrame에서 전체 열 내용을 표시하는 방법은 무엇인가요? 이 주제에 대한 SEO 친화적인 한국어 에세이를 작성해주세요.
Spark는 대용량 데이터를 처리하기 위한 매우 강력한 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Spark에서 DataFrame은 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사한 개념입니다. DataFrame은 여러 열과 행으로 구성되며, 열은 각각 속성 또는 데이터의 특정 부분을 나타냅니다.
Spark DataFrame에서 특정 열의 전체 내용을 표시하려면 show 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 기본적으로 각 열의 상위 20개 행만 표시하지만, 전체 열 내용을 확인하려면 출력 행 수를 늘려야합니다. 이를 위해 show 메서드를 호출할 때 행 수를 지정할 수 있습니다.
다음은 Spark DataFrame에서 전체 열 내용을 표시하는 예제 코드입니다.
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# Spark 세션 초기화
spark = SparkSession.builder.appName(Column content).getOrCreate()
# DataFrame 생성
df = spark.read.option(header, true).csv(data.csv)
# 전체 열 내용 표시
df.show(df.count(), truncate=False)
```
위의 코드에서 data.csv는 작업하는 데이터 파일의 경로입니다. 이 코드는 먼저 Spark 세션을 초기화하고, CSV 파일을 읽어 DataFrame을 생성합니다. 그런 다음 생성한 DataFrame의 전체 내용을 show 메서드를 사용하여 표시합니다. truncate=False 매개변수를 사용하면 각 열 내용이 잘릴 여부를 지정할 수 있습니다.
이렇게 하면 DataFrame의 모든 열 내용을 확인할 수 있습니다. Spark DataFrame은 대량의 데이터 처리에 매우 유용하며, show 메서드를 사용하여 전체 열 내용을 표시하는 방법을 알게되면 더욱 효과적으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.