要增加AWS Glue Spark作业的内存限制或更高效地运行，可以执行以下解决方法：

1. 增加内存限制： 使用--conf参数将spark.driver.memory和spark.executor.memory设置为较高的值，例如：

   --conf spark.driver.memory=8g --conf spark.executor.memory=8g
   

   这将增加驱动程序和执行器的内存限制。

2. 提高作业性能： a. 调整Spark作业的并行度： 使用spark.default.parallelism参数设置并行度，根据数据量和集群大小进行调整，例如：

   --conf spark.default.parallelism=1000
   

   这将使作业并行处理更多的任务，提高作业性能。

   b. 使用正确的数据分区策略： 对于数据量较大的作业，使用正确的数据分区策略可以提高作业性能。可以使用repartition或coalesce方法调整数据分区数量，例如：

   df.repartition(100)  # 将数据分成100个分区
   

   c. 使用合适的数据格式： 选择适合作业需求的数据格式，例如Parquet或ORC，这些格式可以提供更高的性能和压缩比。可以在创建表时指定数据格式：

   df.write.format('parquet').save('s3://bucket/path')
   

   d. 使用合适的缓存策略： 对于频繁使用的数据集，可以使用Spark的缓存功能将数据加载到内存中，避免重复计算。可以使用cache方法将数据集缓存到内存中，例如：

   df.cache()
   

   e. 优化数据倾斜： 如果作业中存在数据倾斜的情况，可以采取一些策略来解决，例如使用repartition方法重新分区，或使用Spark的skewJoin功能来处理倾斜键。

   f. 调整资源配置： 根据集群规模和作业需求，可以调整Spark集群的资源配置，例如executor数量、executor内存和CPU核心数等。

以上是一些常用的方法来增加AWS Glue Spark作业的内存限制或提高作业性能的解决方法。根据具体的作业需求和数据特点，还可以进一步优化和调整。