在进行具体实现之前，有必要了解TTL可能存在于单个单元格以及行中的所有单元格上。当您执行INSERT或UPDATE操作时，您只能对查询中指定的所有列应用一个TTL值，因此如果您有2列具有不同的TTL，则需要执行2次查询-为每列使用不同的TTL。
关于工具-这里有2个或多或少的即用型选项：

• 使用DSBulk。this blog post的示例30.1中详细介绍了此方法。基本上，您需要使用将为数据提取列值和TTL的查询将数据卸载到磁盘，然后通过为具有单独TTL的每个列生成批来加载数据。示例如下：

dsbulk unload -h localhost -query \
  "SELECT id, petal_length, WRITETIME(petal_length) AS w_petal_length, TTL(petal_length) AS l_petal_length, .... FROM dsbulkblog.iris_with_id" \
  -url /tmp/dsbulkblog/migrate
dsbulk load -h localhost -query \
  "BEGIN BATCH INSERT INTO dsbulkblog.iris_with_id(id, petal_length) VALUES (:id, :petal_length) USING TIMESTAMP :w_petal_length AND TTL :l_petal_length; ... APPLY BATCH;" \
  -url /tmp/dsbulkblog/migrate --batch.mode DISABLED

• 使用Spark Cassandra Connector--它支持TTL和WriteTime读写数据。但是你需要开发相应的代码，并正确处理集合、静态列等（或者等待SPARKC-596的实现）