下面是一个使用AWS Lambda和Python的示例代码，用于从S3解析JSON并将其存储到DynamoDB中：

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 获取S3的bucket名称和文件名称
    bucket_name = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    file_name = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

    # 创建S3客户端
    s3 = boto3.client('s3')

    # 从S3下载JSON文件
    response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name)
    file_content = response['Body'].read().decode('utf-8')

    # 解析JSON文件
    json_data = json.loads(file_content)

    # 创建DynamoDB客户端
    dynamodb = boto3.client('dynamodb')

    # 将JSON数据存储到DynamoDB中
    for data in json_data:
        dynamodb.put_item(
            TableName='your-dynamodb-table',
            Item={
                'id': {'S': data['id']},
                'name': {'S': data['name']},
                'age': {'N': str(data['age'])}
            }
        )
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Data stored in DynamoDB successfully'
    }

在上面的代码中，首先从Lambda函数的事件参数中获取S3的bucket名称和文件名称。然后，创建S3客户端并使用get_object方法下载JSON文件。接着，使用json.loads方法解析文件内容，得到一个包含JSON数据的Python字典。最后，创建DynamoDB客户端，并使用put_item方法将数据存储到DynamoDB表中。

请注意，上述代码中的your-dynamodb-table需要替换为实际的DynamoDB表名。另外，您需要确保Lambda函数具有足够的权限来访问S3和DynamoDB。