要优化AWS Glue和Spark之间的连接，可以考虑以下解决方案：

1. 使用Spark的并行度：通过设置Spark的并行度参数，可以增加Spark任务的并发执行能力。可以使用以下代码示例来设置Spark的并行度：

conf = SparkConf().setAppName("AWS Glue Spark Connection Optimization")
conf.set("spark.default.parallelism", "100")  # 设置并行度为100
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

2. 调整Spark的Executor内存分配：通过调整Executor的内存分配，可以提高Spark任务的性能。可以使用以下代码示例来调整Executor的内存分配：

conf = SparkConf().setAppName("AWS Glue Spark Connection Optimization")
conf.set("spark.executor.memory", "4g")  # 设置每个Executor的内存为4GB
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

3. 使用数据分区：将数据进行分区可以提高Spark任务的并行处理能力。可以使用以下代码示例来对数据进行分区：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("s3://bucket/path/to/data")
df = df.repartition(10)  # 将数据分为10个分区

4. 使用持久化缓存：将数据缓存在内存中可以减少数据的读取时间。可以使用以下代码示例来对数据进行持久化缓存：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("s3://bucket/path/to/data")
df.cache()  # 缓存数据到内存中

5. 使用合适的数据格式：根据数据的特性选择合适的数据格式，例如Parquet或ORC，可以提高数据的读取和处理性能。

这些是一些可用于优化AWS Glue和Spark之间连接的常见解决方案和代码示例。根据具体的数据和业务需求，可能还有其他更具体的优化方法。