AWS Glue Spark作业在对DataFrame进行分区时无法扩展的问题可能是由于数据量过大或者分区键的选择不合理导致的。以下是一个解决方法的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GlueJob").getOrCreate()

# 读取数据源
source_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("source_data.csv")

# 对DataFrame进行分区
# 假设分区键是date列
source_df = source_df.repartition("date")

# 对分区后的DataFrame进行处理
# ...

# 写入结果到目标位置
source_df.write.format("csv").mode("overwrite").save("target_data.csv")

在上述示例中，我们通过SparkSession创建了一个Spark应用程序。然后使用read方法从数据源（这里是一个CSV文件）加载数据，将其转换为DataFrame。接下来，使用repartition方法对DataFrame进行分区，指定分区键为date列。最后，我们可以按需对分区后的DataFrame进行处理，并使用write方法将结果保存到目标位置（这里是一个CSV文件）。

通过合理选择分区键和合理设置分区数，可以提高AWS Glue Spark作业的性能和扩展性。