写一段使用java代码，提交spark3.2任务，读取hive分区数据，将表所有字段存储在list中，并排除掉分区字段，另存到另一个list，最后使用静态分区输出数据到另一个分区中

好的，下面是使用Java代码提交Spark3.2任务，读取Hive分区数据，将表所有字段存储在List中，并排除分区字段，另存到另一个List中，最后使用静态分区输出数据到另一个分区中的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;

public class ReadFromHive {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("ReadFromHive")
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate();

        // 读取Hive分区数据
        Dataset<Row> df = spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE partition_column='partition_value'");

        // 获取所有字段名
        String[] columnNames = df.columns();

        // 将字段名存储在List中
        List<String> allColumns = Arrays.asList(columnNames);

        // 排除分区字段
        allColumns.remove("partition_column");

        // 将所有字段存储在另一个List中
        List<String> columns = new ArrayList<>();
        for (String col : allColumns) {
            columns.add(col);
        }

        // 输出到另一个分区中，使用静态分区
        df.selectExpr(columns.toArray(new String[0]))
                .write()
                .mode(SaveMode.Append)
                .partitionBy("partition_column")
                .saveAsTable("my_table_partitioned");
    }
}

需要注意的是，你需要根据实际情况修改代码中的表名、分区字段名、分区值等参数。