使用spark310抽样查询hive首先判断一张表是否为分区表如果是分区表则抽样查询最新分区否则扫描全表请帮我写出具体代码表名通过变量hiveTable提供

下面是使用Spark 3.1.0抽样查询Hive的代码，其中假设Hive的元数据已经注册到Spark中：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Hive Sampling")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

// 判断表是否为分区表
val isPartitioned = spark.catalog.isPartitioned(hiveTable)

val data: DataFrame = if (isPartitioned) {
  // 获取最新分区
  val latestPartition = spark.sql(s"SHOW PARTITIONS $hiveTable ORDER BY dt DESC LIMIT 1").head().getString(0)
  // 抽样查询最新分区
  spark.sql(s"SELECT * FROM $hiveTable WHERE dt = '$latestPartition' TABLESAMPLE(10 PERCENT)")
} else {
  // 扫描全表
  spark.sql(s"SELECT * FROM $hiveTable TABLESAMPLE(10 PERCENT)")
}

data.show()

在以上代码中，我们首先使用isPartitioned方法判断表是否为分区表。如果是分区表，我们可以通过SHOW PARTITIONS语句获取最新分区，并使用TABLESAMPLE语句进行抽样查询。如果不是分区表，我们直接使用TABLESAMPLE语句进行抽样查询。最后，我们使用show方法展示查询结果