要检查AWS S3 Glacier归档上传的状态或加快上传速度，可以使用以下方法。

1. 检查归档上传状态： 可以使用AWS SDK或AWS CLI来检查归档上传的状态。以下是使用AWS CLI的示例代码：

aws glacier describe-job --account-id  --vault-name  --job-id 

其中，是您的AWS帐户ID，是您要上传到的Glacier存储库的名称，是您要检查的归档上传作业的ID。

2. 加快上传速度： 要加快归档上传速度，可以尝试以下方法：

• 多线程上传：您可以将归档文件切分成较小的部分，并使用多个线程并行上传这些部分。这可以通过使用AWS SDK或AWS CLI来实现。

• 增加并发连接数：您可以增加与Glacier服务的并发连接数，以允许更多的同时上传操作。这可以通过在代码中配置适当的参数来实现，具体取决于您使用的SDK或CLI。

• 使用分段上传：如果您的归档文件非常大，您可以使用分段上传的方法将文件分成多个部分，并逐个上传。这可以在代码中使用UploadPart操作来实现。

以下是使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码，显示如何使用多线程和分段上传来加快上传速度：

import boto3
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def upload_archive(vault_name, archive_path):
    glacier = boto3.client('glacier')
    with open(archive_path, 'rb') as archive:
        response = glacier.upload_archive(
            vaultName=vault_name,
            body=archive
        )
    return response

def upload_large_archive(vault_name, archive_path):
    glacier = boto3.client('glacier')
    part_size = 1024 * 1024 * 64  # 64MB
    upload_id = glacier.initiate_multipart_upload(
        vaultName=vault_name,
        partSize=str(part_size)
    )['uploadId']
    with open(archive_path, 'rb') as archive:
        parts = []
        start_range = 0
        while True:
            data = archive.read(part_size)
            if not data:
                break
            response = glacier.upload_multipart_part(
                vaultName=vault_name,
                uploadId=upload_id,
                range='bytes {}-{}/*'.format(start_range, start_range + len(data) - 1),
                body=data
            )
            parts.append({
                'RangeInBytes': 'bytes {}-{}/*'.format(start_range, start_range + len(data) - 1),
                'ETag': response['checksum']
            })
            start_range += len(data)
        response = glacier.complete_multipart_upload(
            vaultName=vault_name,
            uploadId=upload_id,
            archiveSize=str(start_range),
            checksum=response['checksum'],
            archiveDescription='My Archive'
        )
    return response

def upload_archives_concurrently(vault_name, archive_paths):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures = []
        for archive_path in archive_paths:
            future = executor.submit(upload_archive, vault_name, archive_path)
            futures.append(future)
        for future in futures:
            response = future.result()
            print(response)

# 单线程上传归档
upload_archive('my-vault', 'archive.zip')

# 多线程上传归档
upload_archives_concurrently('my-vault', ['archive1.zip', 'archive2.zip'])

# 大文件分段上传
upload_large_archive('my-vault', 'large_archive.zip')

请注意，这只是一个示例，您可以根据自己的需求进行修改和优化。

希望以上方法对您有所帮助！