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私はSparkを初めて使用しています。私はいくつかのデータ争いに取り組んでいます。 SparkのRDDテーブルからランダムに行を選択するときに問題があります。.sample（）は、Sparkの固定ランダムジェネレータシードで異なる結果を返します。
RDDテーブルから選択している行が毎回同じであることを確認するために（これは、後のテーブル結合が正しいかどうかを確認するのが簡単です）、ランダムにジェネレータ。私は.sample()を使用します。ここでは、コードされています
val distinct_id = rddtable.select("id").distinct().sample(false, .00008, seed = 1453)
は、乱数発生器のシードは1453に設定されているが、
は異なる結果に私はそれを実行するたびに表示されます。
これはRとPythonでの私の経験の点で非常に奇妙です。 RとPythonでは、シードをあらかじめ指定しておけば、ランダムジェネレータは常に私に同じ結果を与えるはずです。
ありがとうございます。