该问题涉及Apache Ignite的交叉连接和垃圾回收（GC）。默认情况下，Apache Ignite会执行交叉连接，这可能会导致内存泄漏和长时间GC暂停。为了避免这种情况，可以使用SparkSQL或SQL语句来代替交叉连接。

以下是使用SparkSQL解决问题的示例代码：

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("CrossJoin").master("local[*]").getOrCreate();

Dataset df1 = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:ignite:thin://127.0.0.1/").option("driver", "org.apache.ignite.jdbc.thin.JdbcThinDriver").option("dbtable", "table1").load();

Dataset df2 = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:ignite:thin://127.0.0.1/").option("driver", "org.apache.ignite.jdbc.thin.JdbcThinDriver").option("dbtable", "table2").load();

Dataset resultDF = df1.join(df2, df1.col("joinKey").equalTo(df2.col("joinKey")), "inner");

resultDF.show();

这里我们使用SparkSession和DataFrame API读取Apache Ignite中的两个表格，并使用join操作代替交叉连接。此解决方案可以避免长时间的GC暂停，并提高性能。

如果您仍然需要使用Apache Ignite的交叉连接，请确保在使用交叉连接之前使用正确的缓存清除策略，以避免内存泄漏和性能问题。