在AWS Glue中并行读取JSON文件的方法是使用DynamicFrame。以下是示例代码：

from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.dyf import Dyf

sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

dyf = Dyf(spark.read.json("s3://path/to/json"))
parallelized_dyf = dyf.repartition(10)

# 处理并行读取后的数据
apply_mapping = ApplyMapping.apply(frame = parallelized_dyf, mappings = [("field1", "string", "new_field1"), ("field2", "int", "new_field2")], transformation_ctx = "apply_mapping")

sink = glueContext.getSink(
    format_options={
        "compression": "gzip",
        "partitionKeys": ["new_field1"]
    },
    path="s3://output/path/",
    enableUpdateCatalog=True
)

sink.setCatalogInfo(catalogDatabase="database_name", catalogTableName="table_name")
sink.setFormat("glueparquet")
sink.writeFrame(frame=apply_mapping)

在这里，我们首先从S3读取JSON文件，并使用Dyf将其转换为DynamicFrame。接下来，我们对DynamicFrame进行重新分区，并使用ApplyMapping进行转换。最后，我们写入处理后的数据到S3中，同时更新AWS Glue的数据目录。