Apache spark cassandra集群中的大量写入会导致节点失败

我必须读取大量要写入另一个表的表条目。因此，我编写了一个java+scala程序，它使用rdd扫描源表，并在目标表中写入每个条目。该程序被提交到spark群集，该群集连接到位于amazon的cassandra群集，并具有以下设置：

• Spark cluster有一个主机和四个从机，每个从机有8个内核和16gb的ram

• cassandra cluster有三个节点，每个节点有8个内核，32gb的ram，标准的HDD提供源表和目标表，sdd提供提交日志

密钥集由三个cassandra节点分布，这意味着该集群不具有容错性。在最初的8-16小时内，一切都正常工作，而且资源使用情况似乎并不表明cassandra可能过载（至少一开始不是这样，一夜之间也不确定）

不幸的是，几个小时后，一个节点以不一致的模式版本结束，因此集群失败。我正在努力确定发生这种情况的可能原因，欢迎提供任何建议

谢谢你抽出时间

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根据要求提供更多配置详细信息：

并发压缩程序：默认值（磁盘数或内核数较小，每个CPU内核最少2个，最多8个）

每秒压缩吞吐量：默认值（16）

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压缩策略：默认值（大小分层压缩策略）

在架构版本不一致之前，system.log中是否存在任何其他错误？配置中的并发压缩程序和压缩吞吐量每秒mb参数是什么？您正在谈论的表的压缩策略是什么？