AWS Glue是一种数据集成和ETL（Extract, Transform, Load）服务，可以帮助用户自动发现、编目、转换和加载数据。以下是使用AWS Glue解决重复数据更新的示例代码：

1. 创建一个AWS Glue作业：

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

# 初始化Spark上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# 从命令行参数中获取作业参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 创建DynamicFrame对象，读取源数据
source_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="your_database_name", table_name="your_table_name")

# 根据关键字段对数据进行去重
deduplicated_dyf = DropDuplicates.apply(frame=source_dyf, keys=["key_column"])

# 将去重后的数据写入目标数据源
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame=deduplicated_dyf, connection_type="your_connection_type",
                                             connection_options={"your_connection_options"}, format="your_output_format")

# 完成作业
job.commit()

2. 创建一个AWS Glue触发器，定期运行上述作业，以确保重复数据的更新。

通过上述代码示例，您可以使用AWS Glue自动发现和去重重复数据，并将结果写入目标数据源。您需要根据自己的实际情况替换示例代码中的占位符（例如数据库名称、表名、关键字段、连接类型、连接选项和输出格式等）。另外，请确保已正确配置AWS Glue作业和触发器，以便按计划运行作业。