写一段使用java代码，提交3.2版本spark任务，读取hive分区数据，对hive分区重分区，并覆盖原有分区

下面是一段使用Java代码，提交3.2版本Spark任务，读取Hive分区数据，对Hive分区重分区，并覆盖原有分区的示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class RepartitionHivePartition {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建SparkSession对象
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("RepartitionHivePartition")
                .config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate();

        // 设置Hive表名和分区名
        String tableName = "my_table";
        String partitionName = "partition_date=20220101";

        // 读取Hive分区数据
        String sql = String.format("select * from %s where %s", tableName, partitionName);
        Dataset<Row> df = spark.sql(sql);

        // 对Hive分区重分区，并覆盖原有分区
        df.repartition(10).write().mode("overwrite").insertInto(tableName);

        // 关闭SparkSession对象
        spark.stop();
    }
}

在上述示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象，并启用了Hive支持。然后，我们设置了Hive表名和分区名，并使用Spark SQL语句读取了Hive分区数据。接着，我们对数据进行了重分区，并使用`mode("overwrite")`方法覆盖了原有分区。最后，我们关闭了SparkSession对象。