要将深层嵌套的JSON扁平化，您可以使用AWS Glue的转换功能。下面是一个使用Python编写的AWS Glue脚本示例，该脚本将深层嵌套的JSON转换为扁平化的表格格式：

import boto3
import json
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化AWS Glue组件
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# 读取JSON数据
json_data = spark.read.json('s3://your-bucket/your-json-file.json')

# 定义扁平化的映射函数
def flatten_json(nested_json, parent_key='', sep='.'):
    flattened_data = {}
    for k, v in nested_json.items():
        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k
        if isinstance(v, dict):
            flattened_data.update(flatten_json(v, new_key, sep=sep))
        else:
            flattened_data[new_key] = v
    return flattened_data

# 应用扁平化函数到JSON数据
flattened_data = json_data.rdd.map(lambda x: flatten_json(x.asDict())).toDF()

# 显示扁平化的数据
flattened_data.show()

在上述示例中，首先使用AWS Glue的组件初始化AWS Glue环境。然后通过使用spark.read.json方法从S3中读取JSON数据。接下来，定义一个flatten_json函数，该函数递归地将嵌套的JSON转换为扁平化的表格格式。最后，通过将扁平化函数应用到JSON数据的RDD，并使用toDF()方法将结果转换为DataFrame来得到扁平化的数据。最后，使用show()方法显示扁平化的数据。

请确保将示例中的s3://your-bucket/your-json-file.json替换为您的实际JSON文件的S3路径。