通过repartition或coalesce函数来改变分区数。这两个函数都可以用来减少或增加分区数。repartition会进行shuffle操作，即对数据进行全量洗牌，而coalesce不会进行shuffle操作，仅仅是合并原来相邻的分区，因此不会打乱数据的顺序。

通过spark.sql.shuffle.partitions属性来控制shuffle操作的分区数。该属性默认值为200，可以通过设置该属性值来改变shuffle操作的分区数。在执行shuffle操作时，Spark SQL会根据该属性的值来确定分区数。

需要注意的是，分区数的设置应该根据数据量和计算资源来合理选择，如果分区数过多，会导致任务调度和数据读写的开销增加，而分区数过少，则可能会导致任务执行效率低下。因此，在实际应用中需要根据实际情况进行合理的调整。

希望这些信息对你有帮助，如果还有其他问题，请随时提出。