Cassandra數據膨脹問題通常是由于數據模型設計不合理或者數據分布不均勻造成的。以下是一些常見的解決方法：
使用更合理的數據模型：優化數據模型可以減少數據冗余和重復，從而減小數據的大小。合理設計數據模型可以提高查詢性能和讀寫效率。
數據分區和副本策略：通過正確的數據分區和副本策略，可以將數據均勻分布在集群中的節點上，避免節點負載不均。可以考慮使用分片鍵或復合分片鍵來分區數據。
壓縮數據：Cassandra支持數據壓縮，可以減小數據的存儲空間。可以使用適當的壓縮算法對數據進行壓縮，例如Snappy或LZ4。
定期清理過期數據：通過設置合適的TTL（Time To Live）可以自動清理過期數據。定期清理過期數據可以釋放存儲空間，減小數據集的大小。
垃圾回收：Cassandra有自動垃圾回收機制，可以定期清理無效數據和過期的Tombstone。可以適時運行垃圾回收操作以釋放存儲空間。
垂直分區：根據數據的訪問頻率和使用情況，將熱數據和冷數據分開存儲。將熱數據存儲在快速的存儲介質上，而將冷數據存儲在較慢的存儲介質上，可以減小存儲空間的需求。
數據歸檔和壓縮：對于不經常使用的歷史數據，可以進行歸檔和壓縮，以減小數據集的大小。歸檔和壓縮可以在需要的時候重新還原數據。
總體而言，解決Cassandra數據膨脹問題需要綜合考慮數據模型設計、分區策略、壓縮和清理等多個方面。根據具體情況，可以采取適當的措施來優化數據存儲和管理。
