Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统
在 Spark 中，sortBy 函数用于对集合中的元素进行排序。其原理如下：
首先，sortBy 函数会将输入的数据集（RDD、DataFrame 或 Dataset）按照指定的排序键（key）进行分区。分区是将数据集划分为若干个较小的子集，每个子集包含相同或相似的分区键值。
对于每个分区，Spark 会使用分区器（Partitioner）来确定如何将数据分配到不同的分区。默认情况下，Spark 使用哈希分区器（HashPartitioner），它根据分区键的哈希值将数据进行均匀分布。当然，你也可以选择其他分区器，如范围分区器（RangePartitioner）。
在每个分区内部，Spark 会对数据进行本地排序。这通常是通过调用分区器对应的排序算法（如快速排序、归并排序等）来实现的。这种局部排序可以大大减少数据在网络中的传输量，提高整体性能。
当所有分区都完成本地排序后，Spark 会将所有分区按照排序键进行全局排序。这通常是通过归并排序实现的，因为归并排序可以在多个节点上并行执行，从而充分利用集群资源。
最后，sortBy 函数返回一个新的排序后的数据集。
需要注意的是，sortBy 函数不会修改原始数据集，而是返回一个新的排序后的数据集。这是因为 Spark 的核心理念之一是不可变性（Immutability），这样可以避免在数据处理过程中产生意外的数据变更。
