在MaxCompute（也称为ODPS，Open Data Processing Service）中使用Spark进行数据处理时，如果你尝试使用`spark.sql`来重命名分区，可能会遇到一些问题。MaxCompute的Spark实现可能与开源Apache Spark有所不同，特别是在处理分区和表元数据方面。
在Apache Spark中，你可以使用SQL命令来重命名分区，但在MaxCompute的Spark环境中，这可能不被直接支持。这是因为MaxCompute有自己的分区管理机制，并且分区信息通常与表的元数据紧密相关。
如果你需要重命名MaxCompute中的分区，你可能需要采取以下步骤：
1. 删除旧分区：首先，你可以使用Spark SQL或MaxCompute的SDK来删除旧的分区。
2. 添加新分区：然后，你可以添加具有新名称的分区。
以下是一个简单的示例，说明如何使用Spark SQL来执行这些操作：
```scala
// 假设你有一个名为my_table的表，并且你想要重命名分区part_old为part_new
// 删除旧分区
spark.sql("ALTER TABLE my_table DROP PARTITION (part_old='some_value')")
// 添加新分区
spark.sql("ALTER TABLE my_table ADD PARTITION (part_new='some_value')")
```
请注意，你需要将`'some_value'`替换为实际的分区值。
另外，如果你正在处理大量的分区，这种方法可能效率不高，因为它涉及删除和重新添加分区的元数据。在这种情况下，你可能需要考虑使用MaxCompute的SDK或命令行工具来批量处理分区。
最后，确保你的操作符合MaxCompute的分区命名规则和限制。例如，某些字符可能不被允许在分区名称中使用，或者分区名称可能有长度限制。
总之，由于MaxCompute的特定实现和限制，使用`spark.sql`直接重命名分区可能不可行。相反，你应该考虑使用删除和添加分区的组合来实现相同的效果。