Spark 读取数据时可以通过设置分区数来控制数据的分区方式，从而提高任务的并行度和性能。

在 Spark 中，数据通常是按照文件的大小或者记录数进行分区的。可以通过以下方式来设置分区数：

通过repartition()方法来重新分区数据，可以指定分区数，如df.repartition(4)。通过coalesce()方法来合并分区，可以指定减少后的分区数，如df.coalesce(2)。在读取数据时，可以通过option("numPartitions", num_partitions)来指定分区数，如spark.read.option("numPartitions", 4).csv("data.csv")。使用partitionBy()方法按照指定的列进行分区，如df.write.partitionBy("col1").parquet("output.parquet")。

根据数据的大小和特点，选择合适的分区方式可以提高任务的性能和效率。需要根据具体情况进行调优。