要将Avro文件转换为Parquet文件，并使用AWS Glue作业从目录中获取一个空的数据帧，可以按照以下步骤进行操作。

首先，创建一个AWS Glue作业，将以下代码示例保存为Python脚本，并将其上传到S3或本地。

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# 获取作业参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建动态数据框
empty_df = spark.createDataFrame([], "field1: string, field2: int, field3: double")

# 将数据框转换为Parquet文件
empty_df.write.parquet("s3://your-bucket/empty_data.parquet")

# 结束作业
job.commit()

确保将"s3://your-bucket/empty_data.parquet"替换为目标S3存储桶的正确路径。

接下来，在AWS Glue控制台中创建一个新的作业。在作业配置页面上，选择Spark 2.x作为ETL语言。在"脚本文件名或脚本路径"字段中，指定上传的Python脚本的路径。

然后，配置作业参数和脚本参数，确保提供所需的AWS Glue和Spark配置。点击"下一步"。

在"数据源"页面上，选择Avro格式的数据源，指定输入数据的路径和格式。点击"下一步"。

在"目标"页面上，选择Parquet格式作为目标格式，指定输出数据的路径。点击"下一步"。

最后，在"调度"页面上，配置作业的调度选项。点击"下一步"。

然后，点击"完成"以创建作业。在作业概览页面上，点击"运行作业"以运行作业。

作业将从指定的目录中读取空的Avro文件，并将其转换为Parquet文件。