Tôi có thể in một khung dữ liệu trong Zeppelin/Spark/Scala bằng cách nào?

Question

Tôi đang sử dụng Spark 2 và Scala 2.11 trong máy tính xách tay Zeppelin 0.7. Tôi có một dataframe rằng tôi có thể in như thế này:

dfLemma.select("text", "lemma").show(20,false) 

và đầu ra trông giống như:

+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 
|text                              |lemma                                         | 
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 
|RT @Dope_Promo: When you and your crew beat your high scores on FUGLY FROG https://time.com/Sxp3Onz1w8     |[rt, @dope_promo, :, when, you, and, you, crew, beat, you, high, score, on, FUGLY, FROG, https://time.com/sxp3onz1w8]              | 
|RT @axolROSE: Did yall just call Kermit the frog a lizard? https://time.com/wDAEAEr1Ay          |[rt, @axolrose, :, do, yall, just, call, Kermit, the, frog, a, lizard, ?, https://time.com/wdaeaer1ay]                  | 

Tôi cố gắng để làm cho sản lượng đẹp hơn trong Zeppelin, bởi:

val printcols= dfLemma.select("text", "lemma") 
println("%table " + printcols) 

cho kết quả này:

printcols: org.apache.spark.sql.DataFrame = [text: string, lemma: array<string>] 

và một đoạn Zeppelin trống mới đứng đầu

[text: string, lemma: array] 

Có cách nào để lấy khung dữ liệu để hiển thị dưới dạng bảng được định dạng độc đáo không? TIA!

Answer 1

Trong Zeppelin bạn có thể sử dụng z.show(df) để hiển thị một bảng đẹp. Dưới đây là một ví dụ:

val df = Seq(
    (1,1,1), (2,2,2), (3,3,3) 
).toDF("first_column", "second_column", "third_column") 

z.show(df)