要在Apache Spark中写入多个输出而不缓存，可以使用foreachBatch函数和DataStreamWriter类的foreachBatch方法。这样可以在每个批处理期间将数据写入不同的输出源。

下面是一个示例代码，演示了如何使用不同的Parquet模式写入多个输出：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Write Multiple Outputs").getOrCreate()

# 读取数据源
source_data = spark.read.parquet("source_data.parquet")

# 定义输出路径和不同的Parquet模式
output_paths = ["output1", "output2", "output3"]
parquet_modes = ["overwrite", "append", "ignore"]

# 定义写入函数
def write_to_output(df, batch_id):
    # 根据batch_id选择对应的输出路径和Parquet模式
    output_path = output_paths[batch_id % len(output_paths)]
    parquet_mode = parquet_modes[batch_id % len(parquet_modes)]

    # 写入数据到输出路径
    df.write.mode(parquet_mode).parquet(output_path)

# 使用foreachBatch写入多个输出
source_data.writeStream.foreachBatch(write_to_output).start().awaitTermination()

在上面的示例代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后，使用read.parquet方法读取源数据。接下来，定义了输出路径和不同的Parquet模式的列表。

在write_to_output函数中，根据batch_id选择对应的输出路径和Parquet模式。batch_id是每个批处理期间的唯一标识符，通过模运算选择输出路径和模式。

最后，使用writeStream.foreachBatch方法将数据写入多个输出，传递write_to_output函数作为参数。最后，调用start方法启动流式处理，然后使用awaitTermination方法等待流式处理的完成。

注意：这是一个简单的示例，实际使用中可能需要根据具体需求进行修改和扩展。