要在AWS Glue ETL作业中使用代码示例来连接值到新列中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，创建一个AWS Glue ETL作业，并将其配置为读取和转换您的数据。

2. 在作业脚本中，使用以下代码示例来创建一个新列并将值连接到该列中：

# 导入必要的库
from awsglue.transforms import *
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.context import SparkContext

# 初始化GlueContext和SparkContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 读取数据源
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name")

# 创建一个新列并将连接的值存储在其中
joined_value = "your_value"
transformed_data = ApplyMapping.apply(frame = datasource, mappings = [("your_existing_column", "string", "your_existing_column"), ("your_new_column", "string", joined_value)])

# 将转换后的数据写入目标
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = transformed_data, connection_type = "your_connection_type", connection_options = {"your_connection_options"}, format = "your_format")

请注意替换代码示例中的以下参数：

• your_database_name：您的数据源数据库名称。
• your_table_name：您的数据源表格名称。
• your_existing_column：您要连接值的现有列名。
• your_new_column：新列的名称，要将连接的值存储在其中。
• your_value：要连接到新列的值。
• your_connection_type：您的目标连接的类型（例如，S3）。
• your_connection_options：您的目标连接选项（例如，S3桶和路径）。
• your_format：您的目标数据格式（例如，Parquet）。

3. 在作业脚本中，使用AWS Glue ETL的其他转换和操作来进一步处理和转换数据。

4. 最后，将转换后的数据写入目标，可以使用glueContext.write_dynamic_frame.from_options()方法，并指定适当的参数，如上述代码示例所示。

以上是一个在AWS Glue ETL作业中使用代码示例来连接值到新列中的解决方法。请根据您的实际情况和要求进行相应的调整和修改。