AWS Glue 写入动态框架超出内存 (OOM) 错误通常是由于处理的数据量过大，导致内存不足而引起的。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 增加 Glue 作业的内存分配：在 Glue 作业配置中，将 "Max Capacity" 设置为更高的值。这将增加 Glue 作业可以使用的内存数量。例如，将其设置为 10 代表 10 个 DPUs，每个 DPU 分配 16 GB 内存。

import sys
from awsglue.job import Job

# 创建 Glue 作业对象
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glueContext)
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 设置 Glue 作业的最大容量为 10
job.init(args['JOB_NAME'], args)
job.setAllocatedCapacity(10)

# 作业逻辑
# ...

job.commit()

2. 增加 Spark Executor 内存分配：在 Glue 作业的脚本中，可以增加 Spark Executor 的内存分配量。通过增加 executor-memory 参数的值来实现。例如，将其设置为 "5g" 代表每个 Executor 分配 5 GB 内存。

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.conf import SparkConf

# 创建 SparkContext 对象
sc = SparkContext()
conf = SparkConf()

# 设置 Executor 的内存为 5g
conf.set("spark.executor.memory", "5g")

# 作业逻辑
# ...

sc.stop()

3. 减少处理的数据量：如果数据量太大，可以考虑采取一些策略来减少数据量，例如使用过滤器、分区等技术来减少处理的数据量。

from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

# 通过过滤器减少数据量
filtered_dynamic_frame = DynamicFrame.apply(frame=dynamic_frame, f=lambda x: x.filter(lambda r: r['column'] == 'value'))

# 通过分区减少数据量
partitioned_dynamic_frame = DynamicFrame.apply(frame=dynamic_frame, f=lambda x: x.repartition(10))

通过以上方法，您应该能够解决 AWS Glue 写入动态框架超出内存 (OOM) 错误。请根据您的具体情况选择合适的方法来解决问题。