AWS Step Function提供了一种分步执行任务的方法，但是在执行期间如果需要使用全局变量，就需要通过其他方式来实现。其中一个常用的方法是利用Lambda函数来存储和检索数据。下面是一个使用Lambda函数来完成全局变量功能的示例：

首先，创建一个Lambda函数来存储和检索数据。例如，以下代码定义了一个函数来保存和检索数据：

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('step-function-global-variable')

def put_item(key, value):
    table.put_item(Item={ 'key': key, 'value': value })

def get_item(key):
    response = table.get_item(Key={ 'key': key })
    if 'Item' in response:
        return response['Item']['value']
    else:
        return None

然后，在State机的执行过程中，通过Lambda函数来存储和检索数据：

{
  "StartAt": "Task1",
  "States": {
    "Task1": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:xxxxx:function:put_item",
      "Parameters": {
        "key.$": "$.key",
        "value.$": "$.value"
      },
      "Next": "Task2"
    },
    "Task2": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:xxxxx:function:get_item",
      "Parameters": {
        "key.$": "$.key"
      },
      "End": true
    }
  }
}

这里定义了两个任务，Task1和Task2。在Task1中，使用Lambda函数put_item来将数据存储到数据库中。在Task2中，使用Lambda函数get_item来从数据库中检索数据。这样，在整个执行过程中，通过Lambda函数来完成全局变量的功能。

需要注意的是，这里使用了DynamoDB来存储数据，但也可以使用其他AWS服务来