我正在尝试使用Spark Cassandra Connector对Cassandra中的数据进行分析，并发现了两种类型的实现。有人能阐明两者之间的区别以及优势/劣势吗？我正在尝试使用哪一个来查询大型数据集。感谢
选项1-使用Spark会话SQL
sparkSession.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map( "table" -> table, "keyspace" -> keyspace))
.load()
选项2-使用SCC API
CassandraJavaUtil.javaFunctions(sc)
.cassandraTable("my_keyspace", "my_table", .mapColumnTo(Integer.class))
.select("column1");
不同之处在于，第一个使用Dataframe API，第二个使用RDD API。我预计他们之间不会有太大的性能差异。从实践的角度来看，我建议尽可能多地使用Dataframe API，因为它在对数据执行操作时可以得到更好的优化。尽管仍有一些操作仅在RDD API中可用，例如删除数据，但这也很容易在数据帧上实现…
如果你担心性能，那么我建议至少使用连接器2.5.0，它有很多优化，在我们只提供商业版本之前，比如直接加入等。(更多信息请参阅本博客(