无法使用Spark Structured Streaming覆盖默认值"spark.sql.shuffle.partitions“

Spark Structured Streaming是一种基于Spark引擎的流式处理框架，用于处理实时数据流。它允许开发人员通过结构化的查询语言（如SQL）对实时数据进行处理和分析。

在Spark Structured Streaming中，默认情况下，属性"spark.sql.shuffle.partitions"定义了执行shuffle操作时的分区数。shuffle操作是指将数据重新分区以便于后续的聚合、排序或连接操作。默认值是200。

然而，Spark Structured Streaming不支持直接覆盖默认值"spark.sql.shuffle.partitions"。这是因为在流式处理中，数据流的大小是不确定的，Spark会动态调整分区数以适应数据量的变化。因此，为了更好地利用集群资源，不建议手动覆盖该默认值。

尽管不能直接覆盖"spark.sql.shuffle.partitions"默认值，但可以通过调整其他相关的配置参数来间接影响shuffle操作的分区数，以优化性能。例如，可以通过调整"spark.sql.shuffle.partitions"的倍数来改变分区数，或者通过调整输入数据源的分区数来影响shuffle操作。

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