上面的异常是因为CQL不允许子查询而触发的。您正在运行INSERT或SELECT，但您不能同时执行这两个操作。也不能将SELECT作为INSERT的输入运行。
所以有两种选择。
1.使用cqlsh COPY命令。基本上，您将一个表复制到一个.csv/.txt文件。然后，您通过运行COPY FROM文件到新表来反向执行该过程。
1.使用DSBulk实用程序。在这个场景中，您将对一个文件运行dsbulk unload，然后对新表运行dsbulk load。
这两种方法都可以工作，尽管DSBulk在处理大量数据方面做得更好。因此，如果行数为数千，cqlsh COPY应该没问题。如果行数为一百万或更多，请使用DSBulk。

CQL语法不支持将数据从一个表复制到另一个表的SQL语法，如：

INSERT INTO destination_tbl
SELECT * FROM source_table
...

Cassandra专为OLTP工作负载而设计，其中读取针对单分区检索进行了优化。
相比之下，将数据从一个表复制到另一个表更接近于分析工作负载，需要进行无法扩展的全表扫描。想象一下，如果您在分布在数百个节点上的表中有数十亿条记录-复制查询将花费很长时间并可能超时。Cassandra根本不是为处理这种操作而设计的。
现有的最接近的CQL语法是用于创建包含AS SELECT子句的物化视图：

CREATE MATERIALIZED VIEW view_name
AS SELECT ... FROM source_table
WHERE ...

此DDL语句创建一个MV表，该表由基表中的数据填充。但是，数据“复制”会在一段时间内异步进行，具体取决于基表中存在的数据量。复制是异步的，因为它同样需要全表扫描，如果不进行节流，则会影响集群的性能。
顺便说一下，物化视图被归类为实验性的，所以我不建议在生产环境中使用它，除非（1）你有一个好的understanding of how it works，（2）know its limitations。我在这篇文章中更详细地解释了它-https://dba.stackexchange.com/questions/325482/。
您的选项包括：

• 编写一个应用程序，读取每个分区并将其保存在新表中。
• 使用Spark对新表执行ETL。
• 使用DataStax Bulk Loader (DSBulk)导出数据并将其大容量加载到新表中。

如果您决定使用DSBulk路径，这里有一些资源可以帮助您快速入门：

• 博客-Introduction to DSBulk
• 博客-Examples for exporting tables
• 文档-Unloading data examples
• 中文（简体）
• 文档-Loading data examples
• 博客-Counting records with DSBulk（用于验证导出/导入）