# Melhorar a performance do AWS Glue em trabalhos do Apache Spark Para melhorar a performance do AWS Glue for Spark, você pode considerar a atualização de determinados parâmetros de performance do AWS Glue e do Spark. Para obter mais informações sobre estratégias específicas para identificar gargalos por meio de métricas e reduzir seu impacto, consulte [Best practices for performance tuning AWS Glue for Apache Spark jobs](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/tuning-aws-glue-for-apache-spark/introduction.html) em AWS Prescriptive Guidance. Este guia apresenta os principais tópicos aplicáveis ao Apache Spark em todos os ambientes de runtime, como a arquitetura do Spark e conjuntos de dados distribuídos resilientes. Usando esses tópicos, o guia orienta você a implementar estratégias específicas de ajuste de performance, como otimizar embaralhamentos e paralelizar tarefas. É possível identificar gargalos configurando o AWS Glue para mostrar a interface do usuário do Spark. Para obter mais informações, consulte [Monitorar trabalhos usando a interface do usuário da Web do Apache Spark](monitor-spark-ui.md). Além disso, o AWS Glue fornece recursos de performance que podem ser aplicáveis ao tipo específico de datastore ao qual seu trabalho se conecta. Informações de referência sobre parâmetros de performance para datastores podem ser encontradas em [Tipos e opções de conexão para ETL no AWS Glue para Spark](aws-glue-programming-etl-connect.md).