如何根据存储在Cassandra中的结果，使用spark对多个公司执行累积平均？

根据存储在Cassandra中的结果，使用Spark对多个公司执行累积平均的步骤如下：

1. 首先，需要通过Spark连接到Cassandra数据库并加载数据。可以使用Spark的Cassandra连接器来实现这一步骤。连接器可以通过以下方式添加到Spark项目中：
2. 首先，需要通过Spark连接到Cassandra数据库并加载数据。可以使用Spark的Cassandra连接器来实现这一步骤。连接器可以通过以下方式添加到Spark项目中：
3. 接下来，需要从Cassandra中读取数据并创建一个Spark DataFrame。可以使用以下代码来实现：
4. 接下来，需要从Cassandra中读取数据并创建一个Spark DataFrame。可以使用以下代码来实现：
5. 这里的"your_table"和"your_keyspace"分别是Cassandra中的表名和键空间名，需要根据实际情况进行替换。
6. 然后，可以使用Spark DataFrame的API进行数据处理和计算。根据问题描述，需要对多个公司执行累积平均，可以按照公司进行分组，并使用groupBy和agg函数来计算每个公司的平均值。以下是一个示例代码：
7. 然后，可以使用Spark DataFrame的API进行数据处理和计算。根据问题描述，需要对多个公司执行累积平均，可以按照公司进行分组，并使用groupBy和agg函数来计算每个公司的平均值。以下是一个示例代码：
8. 这里的"company"是公司名称的列名，"value"是需要计算平均值的列名，可以根据实际情况进行替换。
9. 最后，可以将计算结果保存到Cassandra中或者进行其他进一步的处理。如果需要将结果保存到Cassandra中，可以使用以下代码：
10. 最后，可以将计算结果保存到Cassandra中或者进行其他进一步的处理。如果需要将结果保存到Cassandra中，可以使用以下代码：
11. 这里的"result_table"和"result_keyspace"分别是保存结果的表名和键空间名，需要根据实际情况进行替换。

以上是根据存储在Cassandra中的结果，使用Spark对多个公司执行累积平均的步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行进一步的优化和调整。