AWS Glue是一种完全托管的ETL（Extract, Transform, Load）服务，用于处理和转换大规模数据集。下面是AWS Glue工作的示例代码。

首先，您需要创建一个Glue连接，指定数据源的连接信息。以下是一个示例代码片段，用于创建一个名为"my-jdbc-connection"的JDBC连接：

import boto3

glue_client = boto3.client('glue')

response = glue_client.create_connection(
    CatalogId='',
    ConnectionInput={
        'Name': 'my-jdbc-connection',
        'ConnectionType': 'JDBC',
        'ConnectionProperties': {
            'JDBC_CONNECTION_URL': '',
            'JDBC_ENFORCE_SSL': 'false',
            'USERNAME': '',
            'PASSWORD': ''
        },
        'PhysicalConnectionRequirements': {
            'SubnetId': '',
            'SecurityGroupIdList': ['']
        }
    }
)

接下来，您需要创建一个Glue作业，定义数据的转换逻辑。以下是一个示例代码片段，用于创建一个名为"my-glue-job"的Glue作业：

response = glue_client.create_job(
    Name='my-glue-job',
    Role='',
    Command={
        'Name': 'glueetl',
        'ScriptLocation': 's3://'
    },
    DefaultArguments={
        '--TempDir': 's3://',
        '--job-bookmark-option': 'job-bookmark-enable'
    },
    Connections={
        'Connections': ['my-jdbc-connection']
    }
)

最后，您可以运行刚创建的Glue作业。以下是一个示例代码片段，用于运行名为"my-glue-job"的Glue作业：

response = glue_client.start_job_run(
    JobName='my-glue-job',
    Arguments={
        '--job-language': 'python',
        '--job-language-version': '3',
        '--enable-metrics': ''
    }
)

这些示例代码展示了如何使用AWS Glue创建连接、作业和运行作业。您可以根据自己的需求修改和调整这些代码。