我使用Spark 2.1和Cassandra（3.9）作为数据源。C* 有一个包含50列的大表，这对于我的用例来说不是一个好的数据模型。所以我为每个传感器创建了拆分表，沿着分区键和集群键列。

All sensor table
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| Device |   Time     | Sensor1 | Sensor2 | Sensor3 |
|  dev1  | 1507436000 |  50.3   |    1    |    1    |
|  dev2  | 1507436100 |  90.2   |    0    |    1    |
|  dev1  | 1507436100 |  28.1   |    1    |    1    |
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Sensor1 table
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| Device |   Time     | value |
|  dev1  | 1507436000 | 50.3  |
|  dev2  | 1507436100 | 90.2  |
|  dev1  | 1507436100 | 28.1  |
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现在我正在使用spark将数据从旧表复制到新表。

df = spark.read\
    .format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
    .options(table="allsensortables", keyspace="dataks")\
    .load().cache()
df.createOrReplaceTempView("data")
query = ('''select device,time,sensor1 as value from data  ''' )
vgDF = spark.sql(query)
vgDF.write\
    .format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
    .mode('append')\
    .options(table="sensor1", keyspace="dataks")\
    .save()

一个接一个地复制数据对于一个表来说要花很多时间（2.1）小时。有没有什么方法可以select *并为每个传感器创建多个df，然后一次保存？（或者甚至顺序保存）。