是的，Spark的sortBy函數支持并行排序。在Apache Spark中，排序操作是高度可擴展的，并且可以利用集群中的多個節點來并行執行。sortBy函數在RDD（彈性分布式數據集）或Dataset上調用，并返回一個新的按照指定鍵排序的數據集。
當你在Spark中使用sortBy時，Spark會自動將數據分片，并在多個節點上并行執行排序操作。這種并行排序可以顯著提高處理大數據集時的性能。
需要注意的是，sortBy函數返回的是一個新的排序后的數據集，而不是在原地修改原始數據集。此外，sortBy函數可以接受一個可選的ascending參數來指定排序是升序還是降序。
下面是一個使用sortBy函數的簡單示例：
from pyspark.sql import SparkSession
# 創建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("SortBy Example") \
.getOrCreate()
# 創建一個示例DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Charlie", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 使用sortBy函數按Age列進行升序排序
sorted_df = df.sortBy("Age", ascending=True)
# 顯示排序后的DataFrame
sorted_df.show()
在這個示例中，我們首先創建了一個包含姓名和年齡的示例DataFrame。然后，我們使用sortBy函數按Age列進行升序排序，并顯示排序后的DataFrame。
