你可以用这个小片段。您可以在updatecolumns中执行所需的操作

val myKeyspace = "oldkeyspace" 
val myTable = "oldtable"
val newKeyspace = "newkeyspace" 
val newTable = "newtabl"

def updateColumns(row: CassandraRow): CassandraRow = { 
     val inputMap = row.toMap val newData = Map( "newColumn" -> "somevalue" ) 
     var outputMap = inputMap ++ newData CassandraRow.fromMap(outputMap) 
}

val result = sc.cassandraTable(myKeyspace, myTable) .map(updateColumns(_)) 
  .saveToCassandra(newKeyspace, newTable)

有多种方法可以做到这一点：
直接复制文件，然后更改表结构
由于表中只有一个列名不同，因此直接复制文件可能会快得多，如下所示：
创建表 payments.payment_info 与…结构完全相同 billing.billing_info 别再给我写信了 billing.billing_info 然后在集群的每个节点上执行以下操作：
冲吧： nodetool flush billing billing_info 切换到cassandra的数据目录
在运行cassandra copy files的同一个用户下 billing/billing_info-<ID_of_the_table>/* 进入 payments/payment_info-<ID_of_the_table>/ 执行 nodetool refresh payments.payment\u信息在cqlsh中检查数据是否可用 使用以下命令重命名列：ALTER TABLE payments.payment_info RENAME billing_id TO payment_id` ;
通过复制来迁移数据，例如使用dsbulk或spark。
如果您使用的是dse，那么可以使用dsbulk（最好使用最新版本）从一个表中卸载数据并加载到另一个表中。通过将数据写入标准输出并通过unix管道从标准输入读取数据，此命令可能在不创建中间副本的情况下工作，不过在这种情况下，由于无法实现必要的并行性，因此速度会较慢。
在最简单的情况下，它将按以下方式调用，提供更改的字段名之间的Map（有关详细信息，请参阅文档）：

dsbulk unload -k ks1 -t table1 -c json | dsbulk load -k ks2 -t table2 -c json -m "mapping_to_accomodate_changes_in_field_names"

但是，如果您不仅需要复制数据，还需要复制其他内容（如ttl和writetime），则任务将更加复杂—在这种情况下，您需要显式地导出它，然后分别为每一列分批加载数据。