Spark 的随机排序是如何工作的？

在 Spark 中，随机排序可以通过调用 sortBy 函数来实现。该函数可以接受一个可选的参数，即 numPartitions，该参数用于指定分区的数量。默认情况下，sortBy 将数据分成与原始 RDD 中相同数量的分区。
随机排序的实现方式与分区器有关。如果数据已经分区，则可以直接对每个分区进行排序。否则，Spark 会使用 HashPartitioner 将数据分区，其中使用的哈希函数基于键的哈希值。然后，Spark 对每个分区进行排序，最后将排序后的结果合并起来。
在实际应用中，为了提高随机排序的性能，可以使用一些优化策略，例如合并排序算法、外部排序算法等。此外，还可以调整分区数量以及选择适当的分区器等方式来提高性能。