在Spark中，可以使用show()方法打印DataFrame的内容。show()方法默认打印前20行数据，并且自动调整列的宽度以适应数据。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据到DataFrame
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 打印DataFrame的内容
df.show()

在上面的示例中，data.csv是包含数据的CSV文件。header=True指示第一行是列名，inferSchema=True指示自动推断列的数据类型。

如果数据量很大，可以使用show(n, truncate=False)方法打印更多的行数，其中n是要打印的行数，truncate=False指示不截断列的内容。

# 打印前50行数据
df.show(50, truncate=False)

这样可以打印前50行数据，而不截断列的内容。

另外，可以使用df.head(n)方法获取DataFrame的前n行数据，然后使用Python的print()函数打印数据。

# 获取前10行数据并打印
data = df.head(10)
for row in data:
    print(row)

注意，head()方法将数据转换为Python列表类型，所以在处理大量数据时需要注意内存的消耗。