AWS Glue是一项用于提取、转换和加载（ETL）数据的完全托管的服务。要解决将嵌套数组展平的问题，可以使用AWS Glue的PySpark API来编写一个转换脚本。

下面是一个示例代码，展示了如何使用AWS Glue将嵌套数组展平：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.sql.functions import explode

# 获取参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建Spark和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 初始化作业
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 读取源数据
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "my_table")

# 使用explode函数展开嵌套数组
flatten_data = datasource.toDF().select(explode("my_nested_array").alias("my_flattened_array"))

# 将展开的数据转换回DynamicFrame
flatten_dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(frame = flatten_data, database = "my_database", table_name = "my_table")

# 输出展平后的数据
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = flatten_dynamic_frame, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://my_bucket/output/path"}, format = "parquet")

# 完成作业
job.commit()

要使用这个示例代码，需要替换以下部分：

• my_database：源数据的数据库名称
• my_table：源数据的表名称
• my_nested_array：要展开的嵌套数组的列名称
• s3://my_bucket/output/path：输出展平数据的S3存储桶路径

这个示例代码将源数据读取为DynamicFrame对象，然后使用explode函数展开嵌套数组。展开的数据将转换回DynamicFrame，并输出到指定的S3存储桶路径。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因数据结构和需求而有所不同。根据实际情况进行适当的修改。