RDD转换DataFrame结果查询错误

RDD到DataFrame的转化方法

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
val fields = Array(StructField("id",IntegerType,true),StructField("name",StringType,true),StructField("age",IntegerType,true))
val schema = StructType(fields)
val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/module/spark/employee.txt")
val rowRDD = peopleRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0).trim.toInt,attributes(1),attributes(2).trim.toInt))
val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
val employee = spark.sql("select id,name,age from people")
employee.map(t => "id:"+t(0)+","+"name:"+t(1)+","+"age:"+t(2)).show()

将employee.txt实现从RDD转换得到DataFrame，并按id:1,name:Ella,age:36的格式打印出
但结果输出却是这样的

求解，这代码打印没有显示全部？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  prompt:

  转换代码：

  from pyspark.sql import SparkSession
  from pyspark.sql.types import *
  
  spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()
  
  # parsing the data to create RDD
  dataRDD = spark.sparkContext.textFile("employee.txt").map(lambda line: line.split(","))
  
  # defining the schema for data
  schema = StructType([
          StructField("id", IntegerType(), True),
          StructField("name", StringType(), True),
          StructField("age", IntegerType(), True)
      ])
  
  # creating dataframe from RDD
  df = spark.createDataFrame(dataRDD, schema)
  
  # printing dataframe
  df.show()
  

  打印结果：

  +---+-------+---+
  | id|   name|age|
  +---+-------+---+
  |  1|  Alice| 25|
  |  2|    Bob| 30|
  |  3|Charlie| 35|
  |  4|  David| 40|
  +---+-------+---+
  

  问题描述：

  我正在使用PySpark尝试将employee.txt这个文件从RDD转换为DataFrame。我已经定义了数据的schema，但是在输出结果时无法按照id:1,name:Ella,age:36的格式打印，输出结果却只有列标识符和行数据，缺少了格式说明，我该如何优化代码和问题描述以便让ChatGPT更好地理解我的问题并给出有用的回答？

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^