Java spark从cassandra数据库加载数据花费太多时间

我的Cassandra数据库每十分钟为每台机器（总共1000台机器）存储不同的

标记的时间序列数据。我想使用
Spark
对特定日期的数据进行分析。数据库包含过去两年的数据，这是一个巨大的数据量

CassandraJavaUtil.javaFunctions(sc)
                  .cassandraTable(database,table)
                  .filter(t->todays(t))
                  .filter(f->f.getString("tag").contains("Temp"))
                  .distinct()
                  .count();
如果没有表模式，很难知道您是否可以做得更好，感谢您的早期回复。我添加了模式，你现在能帮我吗？你在执行请求时有什么异常吗？你能看看你的日志，看看是否一切正常吗？在这种布局下，我认为每个请求都必须是一个完整的表扫描。您需要读取每个分区键以确定它是否包含必需的标记。复合键意味着您不能将任何内容推送到Cassandra，因此您将最终读取不相关的整个分区。@M.science没有错误，一切正常。唯一的问题是这需要时间
machine_id text,
tag text,
timestamp timestamp,
value double,
PRIMARY KEY (( machine_id, tag ), timestamp)