AWS Glue是一种ETL（Extract, Transform, Load）工具，它用于从各种数据源提取、转换和加载数据。它是一个托管的服务，可以处理不同数据源之间的转换和映射。

AWS Glue本身并不处理外键异常，但可以通过编写自定义的转换逻辑来处理外键异常。以下是一个示例代码，演示如何使用AWS Glue处理外键异常：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import col

# 创建Spark和SQL上下文
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)

# 获取AWS Glue作业的参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 读取数据源表
source_table = sqlContext.createDataFrame([
    (1, 'John', 1),
    (2, 'Jane', 2),
    (3, 'Bob', 4),
], ['id', 'name', 'department_id'])

# 读取外键表
foreign_table = sqlContext.createDataFrame([
    (1, 'HR'),
    (2, 'IT'),
    (3, 'Finance'),
], ['id', 'department_name'])

# 将数据源表和外键表进行连接
joined_table = source_table.join(foreign_table, source_table.department_id == foreign_table.id, 'left_outer')

# 处理外键异常
processed_table = joined_table.withColumn('department_name', 
                                          col('department_name').isNull().otherwise(col('department_name')))

# 打印处理后的表
processed_table.show()

# 将处理后的表写入目标表
processed_table.write.format('parquet').save('s3://your-bucket/output-path')

在上述示例中，我们首先创建了一个数据源表和一个外键表。然后，我们使用join操作将这两个表连接起来，使用withColumn操作处理外键异常。最后，我们将处理后的表写入目标表。

请注意，示例中的代码仅用于演示如何使用AWS Glue处理外键异常。实际应用中，您需要根据自己的需求编写适合的转换逻辑。