在AWS Glue作业中，如果在将数据以parquet格式写入S3时出现"Not Found"错误，可能是由于以下原因导致的：

1. S3存储桶不存在：首先，确保您指定的S3存储桶存在于AWS账户中。您可以在AWS管理控制台中验证存储桶是否存在，并确保您使用的存储桶名称和区域是正确的。

2. S3存储桶的访问权限：确保您有足够的权限将数据写入S3存储桶。您可以检查您的AWS Glue作业的IAM角色，确保它具有适当的S3访问权限。特别是，确保角色具有将对象写入存储桶的权限。

以下是一个示例代码，展示了如何使用AWS Glue将数据以parquet格式写入S3：

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

# 创建Spark上下文和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# 读取源数据
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")

# 进行数据转换和处理
# ...

# 写入目标数据
output_path = "s3://your_bucket_name/path/to/output/"
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = transformed_data,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {"path": output_path},
    format = "parquet"
)

# 提交作业
job.commit()

请确保您将上述代码中的"your_database_name"，"your_table_name"和"your_bucket_name"替换为您的实际数据库名称、表名称和S3存储桶名称。另外，您还可以根据需要添加其他数据转换和处理步骤。

如果上述解决方法仍然无法解决问题，请检查AWS Glue作业的日志和错误消息，以获取更多有关错误的详细信息。