我正在尝试用一致性级别“each\ u quorum”向cassandra写入一个sparkDataframe。我的代码如下所示：

val sparkBuilder = SparkSession.builder().
  config(cassandraHostPropertyProperty, cassandraHosts).
  config(cassandraAuthUsernameProperty, CASSANDRA_AUTH_USER_KEY).
  config(cassandraAuthPassProperty, CASSANDRA_AUTH_PASS_KEY).
  config(cassandraIsSSLEnabledProperty, isSSLEnabled)...
  getOrCreate();

下面是编写df的代码：

df.write.cassandraFormat(tableName, keySpaceName)
    .mode(SaveMode.Append)
    .options(Map(
      WriteConf.ParallelismLevelParam.name -> parallelism_Level.toString,
      WriteConf.BatchSizeRowsParam.name -> rowsInBatch.toString
    ))
    .save()

我想添加一个重试策略，以便如果其中一个数据中心处于关闭状态，write会将一致性降级到本地仲裁。
我知道datastax有一个类multipleretrypolicy.scala，我应该扩展它，重写方法来添加自定义逻辑，并在cassandra conf中使用它的示例。
如何将此策略应用于sparksession或save操作？在scala中，有没有其他方法可以使用retrypolicy或不使用retrypolicy来实现我的需求？