# 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地调整该参数。
#### 配置参数
**参数入口：**
在Manager系统中，选择"集群 \> *待操作集群的名称* \> 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**                       | **默认值** |
|:---|:---|:---|
| spark.sql.shuffle.partitions | SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 | 200     |