解决方法是使用AWS Glue的数据目录来定义模式，而不是依赖于自动检测。以下是一个使用数据目录定义模式的代码示例：

import boto3

# 创建Glue客户端
glue_client = boto3.client('glue')

# 定义CSV文件的数据目录
csv_data_catalog = {
    'Type': 'CSV',
    'Columns': [
        {'Name': 'column1', 'Type': 'string'},
        {'Name': 'column2', 'Type': 'int'},
        {'Name': 'column3', 'Type': 'double'}
    ],
    'Delimiter': ','
}

# 创建数据目录
response = glue_client.create_table(
    DatabaseName='your_database_name',
    TableInput={
        'Name': 'your_table_name',
        'StorageDescriptor': {
            'Columns': csv_data_catalog['Columns'],
            'Location': 's3://your_bucket/your_path/',
            'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
            'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
            'SerdeInfo': {
                'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe',
                'Parameters': {
                    'field.delim': csv_data_catalog['Delimiter']
                }
            }
        },
        'TableType': 'EXTERNAL_TABLE'
    }
)

print(response)

上述代码示例中，需要替换以下参数：

• your_database_name：您的数据库名称。
• your_table_name：您的表格名称。
• s3://your_bucket/your_path/：CSV文件所在的S3存储桶路径。

然后，您可以使用AWS Glue Crawler来识别该数据目录并将其用作模式。

请注意，这是一种手动定义模式的方法。如果您希望使用自动检测模式，请确保CSV文件的格式正确，并且列之间的分隔符正确。