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

以下是使用Spark 3.1.0抽样查询Hive的代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Sample Query")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

// 检查表是否为分区表
val isPartitioned = spark.sql("DESCRIBE FORMATTED my_table").filter(col("col_name") === "# Partition Information").count() > 0

// 如果是分区表，查询最新分区
if (isPartitioned) {
  val latestPartition = spark.sql("SHOW PARTITIONS my_table ORDER BY dt DESC LIMIT 1").head().getString(0)
  val sampledData = spark.sql(s"SELECT * FROM my_table WHERE dt = '${latestPartition}' TABLESAMPLE (10 PERCENT)")
  sampledData.show()
} else {
  // 如果不是分区表，扫描全表
  val sampledData = spark.sql("SELECT * FROM my_table TABLESAMPLE (10 PERCENT)")
  sampledData.show()
}

在这个代码示例中，我们首先使用DESCRIBE FORMATTED命令检查表是否为分区表。如果是分区表，我们使用SHOW PARTITIONS命令获取最新的分区，然后使用TABLESAMPLE函数对该分区进行抽样查询。如果不是分区表，我们直接使用TABLESAMPLE函数对全表进行抽样查询。最后，我们使用show()方法显示结果