使用 AWS 的 AWS CLI 工具可以很方便地导入大型 CSV 文件。以下是一个示例解决方案：

1. 安装并配置 AWS CLI 工具。请根据您的操作系统按照 AWS CLI 的官方文档进行安装和配置。

2. 将 CSV 文件上传到 AWS S3 存储桶。您可以使用以下命令将文件上传到 S3：

aws s3 cp /path/to/csv/file.csv s3://bucket-name/

其中，/path/to/csv/file.csv 是本地 CSV 文件的路径，bucket-name 是您的 S3 存储桶的名称。

3. 创建一个 AWS Glue 数据目录。您可以使用以下命令创建一个 AWS Glue 数据目录：

aws glue create-database --database-input Name=database-name

其中，database-name 是您要创建的数据库的名称。

4. 创建一个 AWS Glue 表。您可以使用以下命令创建一个 AWS Glue 表：

aws glue create-table --database-name database-name --table-input file://table.json

其中，database-name 是您在步骤 3 中创建的数据库的名称，table.json 是一个 JSON 文件，包含有关表的定义。以下是一个示例的 table.json 文件内容：

{
  "Name": "table-name",
  "Description": "Table description",
  "StorageDescriptor": {
    "Columns": [
      {
        "Name": "column1",
        "Type": "string"
      },
      {
        "Name": "column2",
        "Type": "int"
      },
      ...
    ],
    "Location": "s3://bucket-name/path/to/csv/file.csv",
    "InputFormat": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat",
    "OutputFormat": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat",
    "SerdeInfo": {
      "SerializationLibrary": "org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde",
      "Parameters": {
        "separatorChar": ","
      }
    }
  }
}

请根据您的实际表定义进行修改。

5. 运行 AWS Glue ETL 作业。您可以使用以下命令运行 AWS Glue ETL 作业：

aws glue start-job-run --job-name job-name

其中，job-name 是您要运行的 AWS Glue ETL 作业的名称。

以上是一个基本的解决方案示例。根据您的具体需求，您可能需要进行更多的配置和调整。请参考 AWS CLI 的官方文档和 AWS Glue 的官方文档以获取更多详细信息和示例代码。