1. 增加DPU数：AWS Glue是基于Data Processing Units（DPU）计费的，每个DPU提供4 vCPU和16 GB内存。可以通过增加DPU数目来提高AWS Glue的处理速度。

2. 增加worker节点：AWS Glue提供了多个worker节点，可以同时处理数据分区。增加worker节点数可以提高数据处理能力。

3. 优化Spark代码：Spark是AWS Glue的底层组件，可以通过对Spark代码进行优化来提高处理速度。例如，减少数据的shuffle操作、使用广播变量、调整Spark执行资源等。

下面是一个Spark代码示例来调整shuffle操作的设置：

from pyspark.sql.functions import *

# 设置spark.sql.shuffle.partitions为2，从而减少shuffle操作分区数目
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "2")

# 执行Spark操作
df = spark.read.parquet("s3://bucket/path/to/data")
df.groupBy("category").agg(mean("price")).show()

通过上述的优化方法，可以提高AWS Glue (Spark)的处理速度。