在显示、计数和保存数据帧之间重新计算非确定性字段

计数和保存数据帧之间重新计算非确定性字段
我们有一个uuid udf：

import java.util.UUID
val idUdf = udf(() => idgen.incrementAndGet.toString + "_" + UUID.randomUUID)
spark.udf.register("idgen", idUdf)
所面临的一个问题是在运行时count，或show或write每个那些的结束与一个不同的值udf的结果。

df.count()             // generates a UUID for each row
df.show()              // regenerates a UUID for each row
df.write.parquet(path) // .. you get the picture ..

可以采取哪些方法来保留uuid给定行的单个结果？首先想到的是Key-Value使用每列中其他稳定字段的独特组合来调用远程存储。由于每行的查找以及远程的配置和维护，这当然是昂贵的KV Store。是否有其他机制可以实现这些唯一ID列的稳定性？