当AWS Glue作业失败但错误日志为空时，可能有几个原因导致。下面是一些可能的解决方法和示例代码：

1. 检查作业的日志级别设置：确保作业的日志级别设置为适当的级别，例如DEBUG或INFO级别，以便捕获更多的日志信息。您可以在作业代码中添加以下代码行来设置日志级别：

import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置日志级别为DEBUG

2. 添加异常处理：在作业代码中添加适当的异常处理代码，以确保任何潜在的错误都被捕获并记录。例如，您可以使用try-except块来捕获异常，并使用日志记录器记录异常信息。以下是一个示例代码片段：

try:
    # 执行作业代码
    # ...
except Exception as e:
    logger.error("作业执行失败：{}".format(e))

3. 检查作业的输入和输出：确保作业的输入和输出路径/连接正确配置。您可以通过查看作业的数据源和目标来验证这些设置。例如，您可以使用以下代码片段来获取作业的输入和输出路径：

from awsglue.context import GlueContext

glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())

input_path = glueContext._jvm.org.apache.hadoop.fs.Path('s3://input-bucket/input-folder')
output_path = glueContext._jvm.org.apache.hadoop.fs.Path('s3://output-bucket/output-folder')

# 打印输入和输出路径
print("输入路径：", input_path)
print("输出路径：", output_path)

请注意，上述示例代码是使用Python编写的。如果您在使用其他语言编写AWS Glue作业（如Scala或Java），则需要相应地调整代码。