使用Apache Spark读取Cassandra时，可以混合使用预处理语句的列。下面是一个示例解决方案，其中包含了代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkCassandraExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkCassandraExample")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 读取Cassandra表
    val cassandraDF = spark.read
      .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
      .options(Map("table" -> "my_table", "keyspace" -> "my_keyspace"))
      .load()

    // 注册临时表
    cassandraDF.createOrReplaceTempView("my_temp_table")

    // 使用预处理语句的列查询数据
    val result = spark.sql("SELECT column1, column2, preprocess(column3) as column3 FROM my_temp_table")

    // 显示结果
    result.show()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象。然后，使用spark.read方法从Cassandra表中读取数据，并使用.format("org.apache.spark.sql.cassandra")指定数据源格式为Cassandra。我们还使用.options方法传递表名和键空间名称。

接下来，我们使用createOrReplaceTempView方法将读取的数据注册为一个临时表，以便我们可以使用Spark SQL进行查询。

在查询数据时，我们使用了预处理语句的列preprocess(column3) as column3，其中preprocess是一个自定义的预处理函数。这样，我们可以在读取Cassandra数据时对某些列执行预处理操作。

最后，我们使用show方法显示查询结果，并使用spark.stop方法关闭SparkSession。

请注意，上述示例代码中的表名、键空间名称以及预处理函数都是根据实际情况进行修改的。您需要将其替换为您自己的表名、键空间名称和预处理函数。