“Spark legirls”可能是一个特定领域的术语或者是一个误解，因为在我所知的范围内，并没有一个公认的“Spark legirls”的定义或应用场景。不过，我可以根据一般的Spark优化经验和数据索引优化的通用方法，提供一些可能适用的建议。
数据索引优化
- 使用Parquet格式：Parquet是一种列式存储格式，能够提供更高的压缩率和更快的读取速度，从而提高查询性能和减少存储空间。
- 合理的数据分区：根据数据的特点和查询模式，合理设置分区数，避免过多的分区增加调度开销，或过少的分区导致单个任务处理数据过多。
- 使用广播变量：对于小表，可以使用广播变量将表数据分发到各个节点，减少网络传输和shuffle操作。
- 避免过度索引：过多的索引会增加数据库的维护成本，并可能导致性能下降，只针对经常查询的字段创建索引。
其他优化建议
- 数据缓存：使用
cache()或persist()方法将频繁访问的数据缓存到内存中，减少重复计算。
- 编程模型优化：避免使用UDF和UDAFs，尽量使用内置的Spark SQL函数，避免自定义函数带来的性能开销。
- 监控和调优：使用Spark Web UI监控应用的运行状态，查看任务执行时间、内存使用情况等信息，找出性能瓶颈，并据此调整Spark配置参数。
请注意，以上建议是基于一般性的Spark优化经验和数据索引优化的通用方法。如果“Spark legirls”指的是一个特定的应用或场景，请提供更多的上下文信息，以便我能提供更准确的优化建议。