1. 确认您的作业是否在正确的位置输出文件。您可以在作业定义中检查“输出”配置。
2. 确认您的作业脚本是否正确编写。您可以在作业定义中检查“脚本”配置。
3. 确认您的作业是否具有正确的权限以写入S3。您可以检查IAM角色或S3存储桶策略配置。
4. 确认您的数据源是否包含正确的数据。您可以检查数据源的内容和格式。
5. 确认您的作业是否具有正确的输入和输出数据格式。您可以在作业定义中检查输入和输出模式。

解决方法中的代码示例：

确认作业配置：

是否输出到正确的S3位置：

"Outputs": [
    {
        "Name": "output",
        "S3Output": {
            "S3Uri": "s3://my-bucket/output/",
            "Compression": "GZIP",
            "PartitionKeys": [
                "date"
            ]
        }
    }
]

确认作业脚本：

作业脚本中是否正确填写S3 URI：

df.write.format('parquet').mode('overwrite').save('s3://my-bucket/output/')

确认权限：

IAM角色或策略是否有将数据写入S3的权限。

确认数据源：

数据是否具有预期的内容和格式。

确认模式：

确保作业输入和输出数据的模式在预期范围内。

input_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database=DATABASE_NAME, table_name=TABLE_NAME, transformation_ctx="input_dyf", format="parquet")
input_schema = input_dyf.schema()

output_dyf = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = input_dyf,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {
        "path": S3_OUTPUT_DIR
    },
    format = "parquet",
    transformation_ctx = "output