AWS Glue Python Shell作业内存错误失败通常是由于内存不足导致的。以下是一些解决方法：

1. 增加作业的内存限制：默认情况下，AWS Glue Python Shell作业的内存限制为3GB。你可以尝试增加内存限制，例如增加到5GB或更高，以确保作业有足够的内存运行。你可以在作业参数中设置--job-bookmark-option job-bookmark-disable，然后在作业脚本中使用glueContext.setConf("spark.driver.memory", "5g")来增加内存限制。

2. 减少数据量：如果作业处理的数据量非常大，可能会导致内存不足。你可以尝试减少数据量，例如通过筛选出一部分数据进行测试，以确保作业可以在有限的内存下运行。你可以在作业脚本中使用df = df.limit(1000)来限制数据的数量。

3. 优化代码：检查作业脚本中是否有内存占用较高的操作，例如使用collect()将数据加载到内存中。尽量避免使用这些操作，或者在必要时使用repartition()将数据分区，以减少内存占用。

4. 使用更高配置的Glue实例：如果以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试使用更高配置的AWS Glue实例，例如使用更多的内存和更高性能的实例类型。你可以在AWS Glue作业设置中调整实例类型。

请注意，以上方法只是一些常见的解决方法，具体的解决方法可能因作业的特定情况而有所不同。如果问题仍然存在，建议查看AWS Glue作业日志以获取更详细的错误信息，并根据错误信息进行进一步的调试和优化。