在AWS Glue中进行历史数据ETL作业，可以使用Python编写代码示例。下面是一个简单的示例，演示了如何使用AWS Glue进行历史数据ETL作业。

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

# 初始化Spark上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 设定作业名称
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 定义源数据路径
source_path = "s3://your-source-bucket/source-data/"

# 定义目标数据路径
target_path = "s3://your-target-bucket/target-data/"

# 读取源数据
source_data = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your-source-database", table_name = "your-source-table")

# 进行ETL转换操作
transformed_data = source_data.apply_mapping([
    # 添加你的转换逻辑
    ('source_column', 'string', 'target_column', 'string'),
    # 可以添加更多的转换规则
])

# 将转换后的数据写入目标路径
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = transformed_data,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {"path": target_path},
    format = "parquet"
)

# 完成作业
job.commit()

请注意，上述代码中的s3://your-source-bucket/source-data/是源数据的路径，s3://your-target-bucket/target-data/是目标数据的路径，your-source-database是AWS Glue数据目录中源表所在的数据库名称，your-source-table是源表的名称。在实际使用时，需要根据自己的情况进行相应的更改。

此外，还可以根据实际需求在代码中添加其他转换逻辑，如数据清洗、数据过滤等。最后，将转换后的数据以Parquet格式写入目标路径。