Spark与Cassandra的集成未使用C*的优化

要将Spark与Cassandra集成并优化，您可以按照以下步骤执行。

1. 首先，确保您已经安装了Spark和Cassandra，并且它们能够正常工作。

2. 在您的Spark应用程序中，添加Cassandra的依赖项。这可以通过在build.sbt文件（如果使用sbt）或pom.xml文件（如果使用Maven）中添加以下依赖项来完成：

libraryDependencies += "com.datastax.spark" %% "spark-cassandra-connector" % "2.5.1"

3. 在您的Spark应用程序中，导入所需的包：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import com.datastax.spark.connector._

4. 创建一个SparkConf对象并设置应用程序的名称：

val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Cassandra Integration")

5. 创建一个SparkContext对象：

val sc = new SparkContext(conf)

6. 通过调用CassandraConnector的withClusterBuilder方法来设置Cassandra连接配置：

val connector = CassandraConnector(sc.getConf)
connector.withClusterBuilder(_.withoutJMXReporting().withoutMetrics())

7. 从Cassandra中读取数据：

val rdd = sc.cassandraTable("keyspace", "table")

请确保将keyspace和table替换为您要读取的Cassandra键空间和表的名称。

8. 对数据进行操作，例如过滤、转换等：

val filteredRdd = rdd.filter(row => row.getInt("column") > 10)

请确保将column替换为您要过滤的列的名称。

9. 将结果保存回Cassandra：

filteredRdd.saveToCassandra("keyspace", "table")

请确保将keyspace和table替换为您要保存数据的Cassandra键空间和表的名称。

这是一个完整的示例代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import com.datastax.spark.connector._

object SparkCassandraIntegration {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Cassandra Integration")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val connector = CassandraConnector(sc.getConf)
    connector.withClusterBuilder(_.withoutJMXReporting().withoutMetrics())

    val rdd = sc.cassandraTable("keyspace", "table")
    val filteredRdd = rdd.filter(row => row.getInt("column") > 10)

    filteredRdd.saveToCassandra("keyspace", "table")

    sc.stop()
  }
}

请确保将keyspace、table和column替换为您的实际值。

这样，您就能够使用Spark与Cassandra集成并对数据进行优化处理。