Apache spark 如何在时间戳上对cassandra表进行分区？

我有这样的桌子

CREATE TABLE ks.log_by_date (
        column_name text,
    status text,
    error_msg text,
    last_update_date date,
    last_update_timestamp timestamp,
    updated_user text,
    PRIMARY KEY (( column_name), last_update_date)
) WITH CLUSTERING ORDER BY ( last_update_date DESC );

INSERT INTO ks.log_by_date (column_name,last_update_date,error_msg,last_update_timestamp,status,updated_user) 
  VALUES ('column_log_by_date','2018-10-23','NONE',1540302120001,'ERROR','user1');

INSERT INTO ks.log_by_date (column_name,last_update_date,error_msg,last_update_timestamp,status,updated_user) 
  VALUES ('column_log_by_date','2018-10-23','NONE',1540302340001,'SUCCESS','user1');

当我根据“上次更新时间戳”列插入两列时，时间戳不同：1540302120001和1540302340001 该行被覆盖

我做错了什么？为什么要覆盖行而不是两个单独的行。 如何在此处插入两行。。。基于上次更新的时间戳

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您的帮助非常有用。

如果您希望将具有不同

last\u update\u timestamp

的两行计算为单独的行，则需要将

last\u update\u timestamp

作为集群列放入主键中：

PRIMARY KEY (( column_name), last_update_date, last_update_timestamp)

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但我不知道-你真的需要有

上次更新日期吗？您需要选择所有具有特定上次更新日期的行吗？
@alexott先生，您能帮助我吗，我做错了什么吗？是的，我想选择所有具有特定上次更新日期的行