AWS Glue 是一个全托管的ETL（Extract, Transform, Load）服务，可以帮助用户轻松地准备和加载数据到各种数据存储中。在 AWS Glue 中，可以使用 PySpark 编写 SQL 条件选择语句来筛选数据。

以下是一个示例代码，展示了如何在 AWS Glue 中使用 PySpark 编写 SQL 条件选择语句：

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import *

# 创建 SparkContext 和 GlueContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 读取数据源表
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")

# 使用 PySpark 编写 SQL 条件选择语句
filtered_data = datasource.toDF().filter("column_name = 'your_value'")

# 将结果转换为动态框架
filtered_dynamic_frame = DynamicFrame.fromDF(filtered_data, glueContext, "filtered_data")

# 将筛选后的数据写入目标表
glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = filtered_dynamic_frame, database = "your_database_name", table_name = "your_target_table_name")

在上面的代码中，首先创建了 SparkContext 和 GlueContext。然后使用 create_dynamic_frame.from_catalog 从数据目录中读取数据源表。接下来，使用 PySpark 的 filter 方法来编写 SQL 条件选择语句，例如 "column_name = 'your_value'"，来筛选出符合条件的数据。然后将筛选后的数据转换为动态框架，并使用 write_dynamic_frame.from_catalog 将数据写入目标表。

请注意，上述代码中的 "your_database_name"、"your_table_name" 和 "your_target_table_name" 需要根据实际情况进行替换。

希望以上解决方案能够帮助到您！