您将在hdfs和ignite synchronize之间进行更新。这需要通过一些特殊的方式来实现：
1） 您可以尝试实现ignite第三方缓存存储，它将使用一些hdfs数据库（hive、hbase）：
https://ignite.apache.org/docs/latest/persistence/custom-cache-store
之后，您可以设置特殊策略，解释如何在HDF之间管理更新：
https://apacheignite.readme.io/docs/3rd-party-store#read-通过和写通过
如果设置了write-through，那么ignite的每个更新都将应用于hdfs数据库。如果ignite中没有值，则通读将有助于从hdfs数据库读取数据。
请注意，gridgain供应商为hdfs提供了现成的解决方案：
https://www.gridgain.com/docs/latest/integrations/datalake-accelerator/load-sync-hive
2） 另一种方法是实现一些事务管理器，处理ignite和hdfs数据库之间的更新。像这样：
https://github.com/apache/ignite/tree/master/modules/jta/src/test/java/org/apache/ignite/internal/processors/cache/jta
但是，spark本身以及ignitespark集成无法同步两个不同的数据库。在使用spark之前，您必须自己完成此操作。
比尔，安德烈