要避免在不同数据中心进行Cassandra全表扫描，可以使用分区键和副本策略来解决。以下是一个示例代码：

首先，定义一个表并设置适当的分区键和副本策略：

CREATE TABLE my_table (
  partition_key int,
  column1 text,
  column2 text,
  PRIMARY KEY (partition_key)
) WITH REPLICATION = { 'class' : 'NetworkTopologyStrategy', 'datacenter1' : 3 };

在此示例中，我们使用NetworkTopologyStrategy作为副本策略，并将数据复制到名为datacenter1的数据中心中的3个节点上。

接下来，编写代码时，确保在查询中指定分区键，以便只在一个数据中心中执行查询：

Session session = cluster.connect("my_keyspace");

// 使用分区键进行查询
PreparedStatement statement = session.prepare("SELECT * FROM my_table WHERE partition_key = ?");

// 绑定分区键的值
BoundStatement boundStatement = statement.bind(1);

// 在一个数据中心中执行查询
ResultSet resultSet = session.execute(boundStatement);

通过使用分区键进行查询，Cassandra只会在包含指定分区键的数据中心中执行查询，而不会进行全表扫描。

此外，还可以使用Cassandra的TokenAwarePolicy和DCAwareRoundRobinPolicy来进一步优化查询性能和数据中心选择。这些策略可以确保查询只在最接近客户端的数据中心中执行，从而减少跨数据中心的查询。

Cluster cluster = Cluster.builder()
    .addContactPoint("127.0.0.1")
    .withLoadBalancingPolicy(new TokenAwarePolicy(DCAwareRoundRobinPolicy.builder().build()))
    .build();

// 创建会话并执行查询
Session session = cluster.connect("my_keyspace");

PreparedStatement statement = session.prepare("SELECT * FROM my_table WHERE partition_key = ?");

// 绑定分区键的值
BoundStatement boundStatement = statement.bind(1);

ResultSet resultSet = session.execute(boundStatement);

以上代码示例演示了如何通过设置分区键、副本策略和使用适当的负载均衡策略来避免在不同数据中心进行Cassandra全表扫描，并提高查询性能。