给我一个java编写的使用spark分区执行sql的示例

好的，以下是一个使用Spark分区执行SQL的Java示例：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.*;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

public class SparkSqlPartitionExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark SQL Partition Example").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

        StructType schema = new StructType()
                .add("name", "string")
                .add("age", "integer");

        JavaRDD<Row> rdd = sc.parallelize(
                Arrays.asList(
                        RowFactory.create("Alice", 25),
                        RowFactory.create("Bob", 30),
                        RowFactory.create("Charlie", 35)
                )
        );

        DataFrame dataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema);
        dataFrame.createOrReplaceTempView("people");

        Dataset<Row> result = sqlContext.sql("SELECT * FROM people WHERE age >= 30");
        result.show();

        sc.stop();
    }
}

在这个示例中，我们使用了`JavaRDD`和`StructType`来定义数据集的格式，然后使用`createDataFrame`方法将`JavaRDD`转换为`DataFrame`。接下来，我们将`DataFrame`注册为一个临时视图，并使用SQL语句选择和过滤数据。最后，我们使用`show`方法来显示结果。

如果您需要在分布式环境下运行此示例，只需将`setMaster`方法的参数改为您的Spark集群URL即可。

希望这个示例对您有所帮助！