我正在尝试使用Python将Cassandra表导出为CSV格式。但我不能这样做。但是，我能够从Python执行'select'语句。我使用了以下代码：
from cassandra.cluster import Cluster
cluster = Cluster ()
session = cluster.connect('chandan') ### 'chandan' is the name of the keyspace
## name of the table is 'emp'
session.execute(""" copy emp (id,name) to 'E:\HANA\emp.csv' with HEADER = true """ )
print "Exported to the CSV file"
请帮助我这方面。
这不适合您，因为COPY不是CQL的一部分。
COPY是一个仅限cqlsh的工具。
您可以使用-e标志通过命令行或脚本调用此方法：
cqlsh 127.0.0.1 -u username -p password -e "copy chandan.emp (id,name) to 'E:\HANA\emp.csv' with HEADER = true"
编辑20170106：
使用Python将Cassandra表导出为CSV格式
基本上......如何导出整个Cassandra表？
我得到了很多这样的问题。简短的答案是......不要。
Cassandra最适合存储数百万甚至数十亿行。它可以做到这一点，因为它在多个节点上分配其负载（操作和大小）。它不擅长的是删除，就地更新和未绑定查询等。我告诉人们不要做完全导出（未绑定的查询）之类的事情，原因有两个。
首先，在分布式环境中的大型表上运行未绑定查询通常是一个非常糟糕的主意（在您的查询中引入了大量的网络时间和流量）。其次，您正在获取存储在多个节点上的大型结果集，并将所有数据压缩到一个文件中......可能也不是一个好主意。
一句话：Cassandra不是一个关系数据库，那你为什么要把它当作一个呢？
话虽这么说，有一些工具可以用来处理这样的事情; Apache Spark就是其中之一。
请帮我用session.execute（）语句执行查询。
如果你坚持使用Python，那么你需要做一些事情。对于一张大桌子，你会想要query by token range。您还希望以小批量/页面执行此操作，这样您就不会翻转协调器节点。但为了避免重新发明轮子，我会告诉你，已经有一个工具（用Python编写）完全正确：cqlsh COPY
事实上，newer versions of cqlsh COPY具有允许它避免大型数据集超时的功能（PAGESIZE和PAGETIMEOUT）。我之前使用过新的cqlsh成功导出了3.7亿行，所以我知道它可以完成。
简介：不要重新发明轮子。编写一个使用cqlsh COPY的脚本，并利用我刚刚谈到的所有这些内容。