我正在使用Spark中的Spark Cassandra连接器和数据帧制作一个小型Spark应用程序，但我的写入速度极低。当我查看应用程序日志时，它说：
17/03/28 20:04:05 INFO TableWriter: Wrote 315514 rows to movies.moviescores in 662.134 s.
大约每秒474行。
我正在将一些来自Cassandra的数据读入表中，然后我对它们进行了一些操作（这也使得该集更大）。然后我将结果写回cassandra（大约5000万行）：
result.write.format("org.apache.spark.sql.cassandra").mode('append').options(table="moviescores", keyspace="movies").save()
结果是数据框。
如果重要的话，这是我的密钥空间的创建：
CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS movies WITH REPLICATION = { \'class\' : \'NetworkTopologyStrategy\', \'datacenter1\' : 3 };
我正在写的表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS movieScores(movieId1 int, movieId2 int, score int, PRIMARY KEY((movieId1, movieId2)));
我的设置如下： 我有5个Spark工作器在Docker容器中运行，每个运行在运行CoreOS的不同节点上，内存为2 GB，在Digitalocean上运行2个内核。 3个在Docker Containers中运行的Cassandra节点，每个节点都在运行CoreOS的不同节点上运行，2 GB内存和2个内核在Digitalocean上运行。
运行Spark的节点有2 GB的RAM，但它们最多只能使用1 GB，因为这是独立模式的Sparks默认设置：
(default: your machine's total RAM minus 1 GB)
不确定提出这个是否明智。
现在我已经读过我应该在Digital Ocean集群中的每个节点上运行Spark Worker和Cassandra节点。但是我不确定在2GB机器上只运行2个内核的情况下运行带有Spark的Docker容器和带有Cassandra节点的另一个Container是不是一个好主意。
为什么写作这么慢？我是否应该更改/设置参数/设置以提高写入速度？也许我的设置都错了？我是Spark和Cassandra的新手。
更新：我刚刚在没有Spark的同一个表上进行了测试，只使用了Python的Cassandra连接器和笔记本电脑上的一个小型Python程序。我使用批量插入1000行的批量插入，我可以在35秒内插入100万行，这几乎是每秒30000行，速度更快。所以也许Spark是问题，而不是Cassandra。也许将其余的代码放在这里是有意义的吗？或者我的设置可能有问题？
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我最近在将超过8000万条记录保存到Cassandra时遇到了类似的问题。就我而言，我使用了Spark Java API。帮助解决我的问题的方法是，在将数据通过order-By（）通过spark-cassandra-connector保存到Cassandra之前，对它进行了设置。尝试先对数据集进行排序，然后将（）保存到Cassandra。