SPARK df.show()函数是Apache Spark中的一个函数,用于显示DataFrame中的数据。DataFrame是Spark中的一种数据结构,类似于关系型数据库中的表格,可以进行数据的处理和分析。 该函数的作用是将DataFrame中的数据以表格的形式展示出来,方便用户查看数据的内容和结构。它可以显示DataFrame中的前20行数据,默认显示所有列的数据。
*/valjsonDF:DataFrame= spark .read .format("json") .load("data/students.json")// jsonDF.printSchema() json格式的文件自带表结构,可以使用printSchema()查看它自带的表结构// jsonDF.show()/** * 使用JDBC构建DF(读取数据库中的数据) * 1、不需要指定分割方式 * 2、不需要指定字段名和字段类型(s...
df.show() #返回20行 df.show(30) #返回30行 df.show(30,false) #返回30行,且字段内容全部展示(默认展示20个字符) > 日一二三四五 291234 567891011 12131415161718 19202122232425 2627282930311 23456
df = sql('select make_date(Y, M, D) as date from YMD') df.printSchema() root |-- date: date (nullable = true) 若要输出数据帧内容,请调用 show() 操作。该操作会在执行程序上将日期转换为字符串,并将字符串传输给驱动程序,以便在控制台上输出它们: df.show() +---+ | date| +---+ ...
在不破坏@thebluephantom's和@Hristo Iliev's答案的情况下(每个答案都提供了一些关于幕后发生的事情的...
说明: 打印SparkDataFrame 的前 numRows 行 用法: showDF(x,...)## S4 method for signature 'SparkDataFrame'showDF(x, numRows =20, truncate =TRUE, vertical =FALSE) 参数: x一个 SparkDataFrame。 ...要传递给其他方法或从其他方法传递的进一步参数。
df2.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 通过外部集合创建 DataFrame val spark: SparkSession = new sql.SparkSession.Builder() ...
df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 输出 结果如下图所示: 5、在sql语句中使用自定义函数splicing_t1_t2,然后将函数的返回结果定义一个别名name_age,如下代码所示: val sql="SELECT name,age,splicing_t1_t2(name,age) name_age FROM person" ...
df.show(5) 6.3 从Pandas Dataframe创建Spark DataFrame 6.3.1 从Pandas DataFrame转成Spark DataFrame 先创建一个Pandas Dataframe, 然后直接基于Pandas Dataframe创建Spark DataFrame pandas_df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [2., 3., 4.], ...
import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("DataFrame Example").getOrCreate()import spark.implicits._val data = Seq(("Alice", 25),("Bob", 30),("Charlie", 35))val df = data.toDF("name", "age")df.show() ...