要使用AWS Glue和CloudFormation创建一个Parquet作业，你可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个AWS Glue数据目录。

2. 创建一个Parquet作业脚本。以下是一个示例脚本：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

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

# 创建SparkContext和GlueContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 创建数据源和目标
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")
apply_mapping = ApplyMapping.apply(frame = datasource, mappings = [("column1", "string", "new_column1", "string"), ("column2", "int", "new_column2", "int")])
resolve_choice = ResolveChoice.apply(frame = apply_mapping, choice = "make_struct")
datasink = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = resolve_choice, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://your_bucket_name/your_output_path"}, format = "parquet")

job.commit()

在上面的脚本中，你需要替换以下内容：

• your_database_name 和 your_table_name：指定你的数据源表的数据库名和表名。
• column1、string、new_column1 和 string：指定你的数据源表的列名和类型以及目标表的列名和类型。你可以根据自己的需求添加更多的列。
• s3://your_bucket_name/your_output_path：指定Parquet文件的输出路径。

3. 创建一个CloudFormation模板。以下是一个示例模板：

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Resources:
  GlueRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      RoleName: GlueRole
      AssumeRolePolicyDocument:
        Version: '2012-10-17'
        Statement:
          - Effect: Allow
            Principal:
              Service: glue.amazonaws.com
            Action: sts:AssumeRole
      ManagedPolicyArns:
        - arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSGlueServiceRole
  GlueJob:
    Type: "AWS::Glue::Job"
    Properties:
      Name: ParquetJob
      Description: Parquet job using AWS Glue and CloudFormation
      Role: !Ref GlueRole
      Command:
        Name: glueetl
        ScriptLocation: s3://your_bucket_name/your_script_location.py
      DefaultArguments:
        "--job-language": "python"
        "--glue-version": "1.0"
      AllocatedCapacity: 5
      Timeout: 2880
      MaxRetries: 0
      ExecutionProperty:
        MaxConcurrentRuns: 1

在上面的模板中，你需要替换以下内容：

• GlueRole：指定AWS Glue作业使用的IAM角色的名称。
• GlueJob -> Properties -> Name：指定作业的名称。
• GlueJob -> Properties -> Command -> ScriptLocation：指定作业脚本的S3位置。

4. 使用CloudFormation模板创建一个堆栈。

你可以使用AWS CloudFormation控制台、AWS CLI或AWS SDK创建堆栈。无论使用哪种方法，你都需要提供上述CloudFormation模板的路径和参数。

5. 等待堆栈创建完成。一旦堆栈创建完成，AWS Glue作业就会开始运行。

以上是使用AWS Glue和CloudFormation创建Parquet作业的解决方法。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。