是的，AWS Glue可以仅从数据库中提取特定数据。您可以使用Glue的ETL作业来执行此操作。

以下是一个使用Python的代码示例，演示如何使用AWS Glue从数据库中提取特定数据：

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

# 获取命令行参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建Glue作业
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 定义数据库连接和表名
database_name = "your_database_name"
table_name = "your_table_name"

# 创建DynamicFrame对象，从数据库中读取数据
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database=database_name, table_name=table_name)

# 定义筛选条件，例如提取age大于等于18的数据
filtered_data = Filter.apply(frame=datasource, f=lambda x: x["age"] >= 18)

# 将筛选后的数据转换为Spark DataFrame
dataframe = filtered_data.toDF()

# 打印筛选后的数据
dataframe.show()

# 结束Glue作业
job.commit()

请根据您的具体情况修改database_name和table_name变量来指定要从中提取数据的数据库和表名。您还可以根据需要修改筛选条件，例如根据其他列进行筛选。

此代码示例使用AWS Glue提供的Filter转换函数来执行筛选操作，并将筛选后的数据转换为Spark DataFrame以进行进一步处理。最后，使用show()函数打印筛选后的数据。

此外，还需要使用AWS Glue的ETL作业来执行此代码。您可以通过AWS Glue控制台或AWS Glue API创建和运行作业。