# 配置SparkSQL的分块个数
#### 操作场景
SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误：
```
Adjusted frame length exceeds 2147483647: 2717729270 - discarded
```
例如，SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时，使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当地调整该参数。
#### 配置参数
1. 登录FusionInsight Manager系统。 
   详细操作请参考[访问集群Manager](https://support.huaweicloud.com/cmpntguide-lts-mrs/mrs_01_2124.html)。
   
   
2. 在Manager系统中，选择"集群 \> 服务 \> Spark2x \> 配置"，单击"全部配置"。在搜索框中输入参数名称。 
   表1参数介绍 
   | **参数**                       | **描述**                       | 取值示例 |
   |:---|:---|:---|
   | spark.sql.shuffle.partitions | SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 | 200  |