问题描述： 在使用AWS Athena和Spark时，通过Glue数据目录创建的表返回了空结果集。

解决方法：

1. 检查数据目录和表定义：确保数据目录和表定义是正确的，包括表的列定义和分区定义。可以通过Athena控制台或Glue数据目录查看表的定义。

2. 检查数据文件格式：确认数据文件的格式是否与表定义一致。如果表定义了特定的分隔符或数据文件格式，确保数据文件中的数据与之匹配。

3. 检查数据文件位置：确认数据文件的位置是否与表定义的位置一致。如果数据文件不在表定义的目录下，Athena将无法找到数据文件。

4. 检查数据文件权限：确保Athena和Spark有足够的权限读取数据文件。可以检查数据文件的权限设置，以及Athena和Spark的IAM角色是否有访问数据文件的权限。

5. 执行数据分区修复：如果表定义了分区，但数据文件没有正确分区，可以执行数据分区修复操作。可以通过Athena控制台或使用MSCK REPAIR TABLE命令修复分区。

6. 使用正确的数据源：确保使用的数据源是正确的。如果数据源是Glue数据目录，确保使用的是正确的数据目录。如果数据源是S3存储桶，确认S3存储桶和对象的权限设置正确。

示例代码： 以下是使用Spark创建Glue表并查询数据的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("AWS Athena Spark Example") \
    .getOrCreate()

# 读取数据文件
data = spark.read \
    .format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .load("s3://your-bucket/path/to/data.csv")

# 创建Glue表
data.createOrReplaceTempView("my_table")

# 使用Spark SQL查询数据
result = spark.sql("SELECT * FROM my_table")

# 打印查询结果
result.show()

确保替换your-bucket/path/to/data.csv为正确的S3存储桶和数据文件路径。运行代码后，将显示查询结果。如果结果为空，可以使用以上解决方法进行排查。