Cassandra上的Spark如何影响Cassandra数据建模？

在处理Cassandra时，我学到的第一件事是，您需要非常小心您的数据模型，因为Cassandra不支持连接、聚合等。因此，您可以根据查询对数据建模，使用广泛的去规范化等

但假设我决定在卡桑德拉之上运行Spark。Spark将允许进行连接和聚合，以及对数据进行不同的计算

所以我的问题是，当我在Cassandra中对数据建模时，考虑到我将在其上运行Spark时，我是否需要更改我的模型，使其适合Spark以实现更快的计算，或者我仍然需要坚持在普通Cassandra中进行数据建模的最佳实践

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例如，如果我在cassandra中有表1和表2，它们包含相同的数据，但在表1中，数据由Key1、Key2（partion key）键控，而在表2中，数据由Key1、Key3（partion key）键控，那么这些基本上是我的数据的两个视图，可以进行快速查询。如果需要通过Key1、Key2、Key3查询数据，则必须创建第三个表Table3。但是知道我可以在Cassandra上的Spark中查询和连接Table1和Table2，我可能不需要创建Table3？

Table1+Table2意味着两次读取，而只有Table3意味着一次读取。因此，使用复合主键的表3会更快