Apache Spark Thrift Server 允许客户端通过 JDBC 或 ODBC 接口连接并查询 Spark 数据，支持多种 SQL 客户端工具。以下是一些优化 Spark Thrift Server 性能的方法：
spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 参数，可以优化 Spark 任务的执行资源分配。spark.default.parallelism 参数，可以控制 Spark 任务的并行执行程度。spark.memory.fraction 和 spark.memory.storageFraction 参数，可以优化 Spark 的内存使用。通过上述方法，可以显著提升 Spark Thrift Server 的性能，使其更高效地处理大规模数据集。在实际应用中，建议根据具体的数据集和业务需求，调整相应的配置参数，以达到最佳性能。
