要将源表中的一行数据转换为目标表中的多行数据，您可以使用AWS Glue PySpark脚本来完成。下面是一个示例代码，演示了如何执行此转换操作：

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import *
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

# 初始化SparkContext和GlueContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 读取源表数据
source_table = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_source_table_name")

# 定义转换函数
def transform_row(row):
    # 将源表的一行数据拆分为多行数据
    # 在此处编写您的转换逻辑
    transformed_rows = []

    # 示例转换逻辑：将源表的一行数据拆分为多行数据，每个值占据一行
    for column in row:
        transformed_row = {}
        transformed_row['column_name'] = column['name']
        transformed_row['column_value'] = column['value']
        transformed_rows.append(transformed_row)

    return transformed_rows

# 应用转换函数到源表的每一行数据
transformed_rows = source_table.applyMapping(mappings = [("column_name", "string", "column_name", "string"), ("column_value", "string", "column_value", "string")], \
                                              transformation_ctx = "transformed_rows", \
                                              transformation_func = transform_row)

# 将转换后的数据写入目标表
glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = transformed_rows, database = "your_database_name", table_name = "your_target_table_name")

请注意，上述示例代码中的转换逻辑仅作为演示目的。您需要根据实际需求自定义转换逻辑来拆分源表的一行数据并生成目标表的多行数据。