是的，Spark的sortBy函数支持并行排序。在Apache Spark中，排序操作是高度可扩展的，并且可以利用集群中的多个节点来并行执行。sortBy函数在RDD（弹性分布式数据集）或Dataset上调用，并返回一个新的按照指定键排序的数据集。
当你在Spark中使用sortBy时，Spark会自动将数据分片，并在多个节点上并行执行排序操作。这种并行排序可以显著提高处理大数据集时的性能。
需要注意的是，sortBy函数返回的是一个新的排序后的数据集，而不是在原地修改原始数据集。此外，sortBy函数可以接受一个可选的ascending参数来指定排序是升序还是降序。
下面是一个使用sortBy函数的简单示例：
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("SortBy Example") \
.getOrCreate()
# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Charlie", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 使用sortBy函数按Age列进行升序排序
sorted_df = df.sortBy("Age", ascending=True)
# 显示排序后的DataFrame
sorted_df.show()
在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的示例DataFrame。然后，我们使用sortBy函数按Age列进行升序排序，并显示排序后的DataFrame。
