Spark ThriftServer能够应对高并发场景，但具体能否应对以及应对的效果，取决于多种因素，包括配置、资源分配、数据倾斜等。
Spark ThriftServer在高并发下的表现
- 高并发能力：Spark ThriftServer通过多线程模型实现，能够在多用户并发访问时提供较好的性能。
- 性能调优策略：为了提高并发性能，可以对Spark进行性能调优，包括内存和CPU资源管理、数据倾斜调优、Shuffle调优等。
实际案例或测试结果
- 根据一些性能调优的案例，通过合理的资源分配和参数调整，Spark ThriftServer能够显著提高并发处理能力。例如，调整并行度、使用缓存机制等方法，可以在高并发场景下提升Spark作业的性能和资源利用率。
扩展信息
- 高并发场景下的注意事项：在高并发场景下，除了技术层面的优化，还需要考虑系统的可扩展性和容错性。例如，使用分布式架构、负载均衡等技术来分散请求压力。
综上所述，Spark ThriftServer在合理配置和优化下，能够有效应对高并发场景。但具体效果还需根据实际应用场景和资源情况进行测试和调优。