要在AWS EMR Spark作业中读取Glue Athena表，需要使用AWS Glue数据目录来在Spark中注册表。下面是一个解决方案，包含了代码示例：

1. 导入所需的库：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode

2. 创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Athena Table")
  .getOrCreate()

3. 使用Glue Catalog的数据源来读取Athena表：

val databaseName = "your-database-name"
val tableName = "your-table-name"

val glueCatalogPath = s"awsdatacatalog://catalog_name/database=$databaseName/table=$tableName"

val df = spark.read
  .option("catalog_name", "AwsDataCatalog")
  .option("catalog_path", glueCatalogPath)
  .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hive.HiveExternalCatalog")
  .load()

4. 执行Spark操作：

// 对读取的数据进行一些操作
val transformedDF = df.select("column1", "column2")

// 对数据进行保存或其他操作
transformedDF.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .parquet("s3://your-bucket/output-path")

在上面的示例中，我们首先使用spark.read和org.apache.spark.sql.execution.datasources.hive.HiveExternalCatalog读取Athena表。然后，对读取的数据进行操作，并使用.write将数据保存到S3中。

请确保将your-database-name和your-table-name替换为您要读取的Athena表的数据库名称和表名称。另外，将s3://your-bucket/output-path替换为您要保存结果的S3存储桶和路径。

需要注意的是，上述代码示例假定您的EMR集群已经正确配置了访问Athena和S3的权限。