いまだクリアーになっていない点は

• >=, <= でrange filterを効率的にできるかどうか？
• columnがpartition key, clustering keyで挙動が違うがその差異を完全に理解できてない
• さらに、cqlshでの場合と、sparkで処理させた場合の違い、spark上でのpartitionがどうなるかが完全理解できてない。

いまの解は、

• datetime(e.g. 2016010501)をdate, hourで作って、partition keyにする。
• sparkで引くときは、

sc.CassandraTable("select * from table datetime = 2016010500")

みたいにして、dailyデータは24回クエリーして、unionしてrepartitionしている。

• in, >=, <=でフィルタリングしていが、その場合、全なめして遅くて使えない。

SparkSQLの場合

全件とってカウント

val cc = new CassandraSQLContext(sc)
val df = cc.sql("select * from table")
df.show
df.count

しても、

where句でfilterしても

val cc = new CassandraSQLContext(sc)
val df = cc.sql("select * from table where datetime >= '2016-01-01 00:00:00' and datetime <= '2016-01-01 23:59:59'")
df.show
df.count

もpartitions数は同じになって謎
ここで、datetimeはpartition key

CassandraTableの場合

• sc.cassandraTable("select * from table datetime in (2016010500, ..., 2016010523)")などとして、rddをとって#partitions=1となって使えない。
• 0 -23で取得して、unionして、repartitionしてするなどして対応

なぞなぞ、勘違いメモ

• partition keyの不等号、range filtertokenを使うが当然、不等号は変な挙動になる。 　tokenはハッシュ値なので当たり前。。。