当我们使用spark从csv for db读取数据时，它会自动将数据分割成多个分区并发送给执行者

spark
  .read
  .option("delimiter", ",")
  .option("header", "true")
  .option("mergeSchema", "true")
  .option("codec", properties.getProperty("sparkCodeC"))
  .format(properties.getProperty("fileFormat"))
  .load(inputFile)

目前，我有一个id列表：

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,...1000]

我要做的是将这个列表分割成多个分区并发送给执行者，在每个执行者中，按如下方式运行sql

ids.foreach(id => {    
select * from table where id = id
})

当我们从cassandra加载数据时，连接器将生成查询sql，如下所示：

select columns from table where Token(k) >= ? and Token(k) <= ?

这意味着，连接器将扫描整个数据库，实际上，我不需要扫描整个表，我只需要从id列表中k（分区键）所在的表中获取所有数据。
表架构为：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tab.events (
    k int,
    o text,
    event text
    PRIMARY KEY (k,o)
);

或者如何使用spark使用预定义的sql语句从cassandra加载数据而不扫描整个表？