Apache Spark 的 sortBy 函数用于对数据集进行排序。为了提高 sortBy 的效率，您可以尝试以下方法：
选择合适的分区键：在排序操作之前，确保数据已经根据分区键进行了分区。这样，排序操作只需要在每个分区内部进行，而不是在整个数据集上进行。选择具有较低基数（不同值的数量）的分区键可以提高效率。
使用并行度：Spark 的排序操作是高度并行的。确保您的 Spark 作业具有足够的分区数，以便在多个节点上并行执行排序操作。您可以通过调整 spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions 配置参数来控制分区数。
避免使用 sortBy：在某些情况下，您可以考虑使用其他操作来替代 sortBy，例如 orderBy，它允许您在排序时同时指定多个列。此外，如果您的排序需求可以通过其他方式实现（例如，使用聚合函数），则可以考虑避免使用排序操作。
使用缓存：如果您需要对相同的数据集进行多次排序操作，可以考虑使用 cache() 或 persist() 函数将数据集缓存到内存中。这将减少每次排序操作所需的计算时间。
优化数据结构：在某些情况下，您可以考虑使用更高效的数据结构来存储和操作数据。例如，如果您的数据集包含大量重复值，可以考虑使用计数排序（Counting Sort）或基数排序（Radix Sort）等线性时间排序算法。
调整 Spark 配置：根据您的集群资源和应用需求，可以调整 Spark 的配置参数以优化性能。例如，您可以调整 spark.executor.memory、spark.executor.cores 和 spark.driver.memory 等参数来分配更多的资源给 Spark 任务。
请注意，这些建议可能需要根据您的具体情况进行调整。在实施这些建议时，请确保充分了解您的数据集和应用场景。