更新时间：2024-06-29 GMT+08:00
配置SparkSQL的分块个数
配置场景
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的调整该参数。
配置参数
参数入口：
在Manager系统中，选择，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。
|
参数 |
描述 |
默认值 |
|---|---|---|
|
spark.sql.shuffle.partitions |
SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 |
200 |
父主题： Spark SQL企业级能力增强
