如果数据没有插入到所需的目标中，可以按照以下步骤进行排查和解决：

1. 确认数据源是否正确：检查AWS Glue作业中的数据源是否正确配置。确保连接信息、表名和数据格式等设置正确无误。

2. 检查Glue作业脚本：查看AWS Glue作业的脚本代码，确保正确地将数据从源中抽取和转换为目标格式。以下是一个示例代码片段，用于从源表中选择所有数据并将其插入到目标表中：

# 导入所需模块
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

# 创建Spark上下文和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# 获取作业参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建Glue作业
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 从源表中选择所有数据
source_data = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_source_table_name")

# 将数据插入到目标表中
glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = source_data, database = "your_database_name", table_name = "your_target_table_name")

# 完成作业
job.commit()

3. 检查目标表的权限：确保AWS Glue作业具有足够的权限将数据写入目标表。例如，检查作业的IAM角色是否具有写入目标表的权限。

4. 检查目标表是否存在：确认目标表是否已正确创建。如果目标表不存在，AWS Glue作业将无法将数据插入到目标表中，可以尝试手动创建表或使用AWS Glue数据目录进行创建。

通过以上步骤，您可以排查并解决AWS Glue作业中数据未插入到所需目标的问题。