AWS Glue提供了一种名为动态帧（DynamicFrame）的数据结构，它可以轻松地处理具有不同结构的记录。下面是使用AWS Glue进行动态记录匹配的解决方案示例代码：

1. 首先，导入所需的库和模块：

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import ResolveChoice, DropNullFields, SelectFields
from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建SparkSession和GlueContext：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(spark.sparkContext)

3. 定义输入数据源的连接和目标表的连接信息：

source_connection_options = {
    "paths": ["s3://your-source-data-path"]
}

target_connection_options = {
    "path": "s3://your-target-data-path",
    "partitionKeys": ["your-partition-key"]
}

4. 读取源数据并将其转换为DynamicFrame：

source_dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="s3",
    connection_options=source_connection_options,
    format="json"
)

5. 定义目标数据的Schema：

target_schema = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database="your-database-name",
    table_name="your-table-name"
).schema()

6. 将源数据DynamicFrame进行数据清洗和转换操作，以匹配目标数据的Schema：

resolved_dynamic_frame = ResolveChoice.apply(
    frame=source_dynamic_frame,
    choice="make_struct"
)

dropped_null_fields_dynamic_frame = DropNullFields.apply(
    frame=resolved_dynamic_frame
)

selected_fields_dynamic_frame = SelectFields.apply(
    frame=dropped_null_fields_dynamic_frame,
    paths=["field1", "field2", "field3"]
)

target_dynamic_frame = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=selected_fields_dynamic_frame,
    connection_type="s3",
    connection_options=target_connection_options,
    format="parquet",
    transformation_ctx="target_dynamic_frame"
)

7. 最后，将目标DynamicFrame写入目标表：

glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(
    frame=target_dynamic_frame,
    database="your-database-name",
    table_name="your-table-name",
    transformation_ctx="target_dynamic_frame"
)

请根据实际情况调整上述代码示例中的参数和连接信息。这是一个基本的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。