要使用AWS Glue和Apache Spark追加数据而不是更新现有数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个AWS Glue作业，使用glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog方法从数据目录中读取现有数据。例如：

datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")

2. 使用Spark DataFrame API将现有数据转换为DataFrame。例如：

dataframe = datasource.toDF()

3. 使用Spark SQL API将现有数据注册为一个临时表。例如：

dataframe.createOrReplaceTempView("temp_table")

4. 从数据源中读取新数据，并将其转换为DataFrame。例如：

new_data = spark.read.format("your_data_format").load("your_data_path")

5. 使用Spark SQL语句将新数据追加到现有数据中的临时表。例如：

new_data.createOrReplaceTempView("new_data_table")
merged_data = spark.sql("SELECT * FROM temp_table UNION ALL SELECT * FROM new_data_table")

6. 将合并后的数据转换回AWS Glue的动态框架。例如：

merged_frame = DynamicFrame.fromDF(merged_data, glueContext, "merged_frame")

7. 使用AWS Glue的glueContext.write_dynamic_frame方法将合并后的数据写入到目标数据源。例如：

glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = merged_frame, database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")

8. 运行AWS Glue作业，将新数据追加到现有数据中。

这样，你就可以使用AWS Glue和Apache Spark追加数据而不是更新现有数据。请注意，以上代码示例仅供参考，你需要根据自己的实际情况进行适当的修改。