Apache spark 读取查询期间的Cassandra故障

我有一个Cassandra表，有大约500列和主键

（（userId，version，shredId），rowId）

，其中

shredId

用于将数据均匀地分布到不同的分区中。表还有一个默认的TTL，即数据过期2天，因为数据用于实时聚合。压缩策略是TimeWindowCompactionStrategy

工作流程是：

将数据写入输入表（保持一致性）

运行spark聚合（在具有相同

userId

和

version

的行上）

将聚合数据写入输出表

但当数据量变大时，我在读查询过程中遇到了

Cassandra失败；更具体地说，一旦一个分区中有超过210行，读取查询就会失败

如何调整数据库并更改属性以解决此问题？
经过调查和研究，发布的错误是由于为某些空列插入了空值。这会创建大量墓碑，并最终导致查询超时