我试图找出Spark中所有不确定因素。我知道不确定性可能来自用户提供的功能，例如在map（f）中，f涉及随机。相反，我正在寻找可以导致不确定性的操作，这些操作可以在较低级别的转换/动作（例如混洗）上进行。
从我的头顶上：
需要改组（或通常为网络流量）的操作可能会以不确定的顺序输出值。它包括明显的情况，例如groupBy*或join。一个不太明显的例子是排序后的联系顺序
取决于变化的数据源或可变的全局状态的操作
在转换内部执行的副作用，包括accumulator更新
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