是的，Spark的sortBy函數支持實時排序。sortBy函數是Apache Spark SQL中的一種操作，它允許用戶根據指定的列對數據進行排序。在實時排序的情況下，數據會在讀取時立即進行排序，而不是在讀取完成后進行排序。
實時排序的優點是可以減少數據傳輸和處理的時間，從而提高查詢性能。但是，需要注意的是，實時排序可能會增加內存和計算資源的消耗，因為數據需要在內存中進行排序。
在Spark SQL中，可以使用orderBy或sort函數進行實時排序。這兩個函數的用法相同，只是名稱不同。以下是一個使用orderBy函數進行實時排序的示例：
from pyspark.sql import SparkSession
# 創建Spark會話
spark = SparkSession.builder \
.appName("Real-time Sorting") \
.getOrCreate()
# 創建一個包含ID和分數的DataFrame
data = [(1, 90), (2, 80), (3, 70), (4, 60), (5, 50)]
columns = ["ID", "Score"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 使用orderBy函數按分數列進行實時排序
sorted_df = df.orderBy("Score", ascending=False)
# 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ID和分數的DataFrame。然后，我們使用orderBy函數按分數列進行實時排序，并將結果存儲在sorted_df變量中。最后，我們使用show函數顯示排序后的DataFrame。
