在处理大表时，AWS Glue Spark可能会遇到性能问题。以下是一些解决方法，包括代码示例：

1. 增加数据分区：将大表划分为更小的分区可以提高查询性能。可以使用repartition方法来增加数据分区。

df = df.repartition(100)  # 增加数据分区为100个

2. 提高数据压缩比率：使用更高的数据压缩比率可以减少数据传输和存储的成本，并提高性能。可以使用spark.sqlContext.setConf方法来设置压缩比率。

spark.sqlContext.setConf("spark.sql.parquet.compression.codec", "snappy")  # 设置压缩算法为snappy

3. 使用列式存储格式：列式存储格式可以提高查询性能，特别是在查询特定列时。可以将数据保存为Parquet格式，并使用列式存储。

df.write.parquet("s3://bucket/path/to/data.parquet")  # 将数据保存为Parquet格式
df = spark.read.parquet("s3://bucket/path/to/data.parquet")  # 读取Parquet格式数据

4. 增加Spark任务的资源配置：增加Executor的内存和CPU资源可以提高任务的性能。可以使用spark-submit命令行参数或通过AWS Glue控制台来配置资源。

spark-submit --executor-memory 4g --executor-cores 2 script.py  # 设置Executor的内存为4GB，核心数为2

5. 使用Spark调优技术：使用Spark的调优技术，如数据分区、缓存、合并操作等，可以进一步提高性能。可以参考Spark官方文档或相关教程来学习这些技术。

df.cache()  # 缓存数据
df = df.coalesce(10)  # 合并数据为10个分区

这些方法可以帮助提高AWS Glue Spark在处理大表时的性能。根据具体情况，可以选择适合自己场景的方法进行优化。