在AWS Glue ETL加载作业到RDS Postgres超时的情况下，可以尝试使用以下解决方法：

1. 增加作业的超时时间：在AWS Glue控制台中，找到您的作业并编辑它。在“高级属性”下，您可以找到“超时”设置。增加超时时间，以便作业有足够的时间完成加载过程。

import boto3

glue = boto3.client('glue')

response = glue.update_job(
    JobName='your-job-name',
    Timeout=600, # 设置超时时间为600秒
)

2. 检查网络连接：确保您的AWS Glue ETL作业和RDS Postgres实例之间的网络连接正常。您可以通过尝试从AWS Glue中的脚本连接到RDS Postgres来验证连接是否正常。

import psycopg2

try:
    conn = psycopg2.connect(
        host="your-rds-hostname",
        port=5432,
        database="your-database-name",
        user="your-username",
        password="your-password"
    )
    print("Connected to RDS Postgres successfully!")
    conn.close()
except Exception as e:
    print("Unable to connect to RDS Postgres:", e)

3. 检查RDS Postgres实例的资源使用情况：如果RDS Postgres实例的资源使用率过高，可能会导致超时。您可以尝试增加实例的计算和存储资源，以提高性能和可靠性。

4. 检查作业日志：在AWS Glue控制台中，找到您的作业并点击“日志”选项卡，查看作业的日志信息。这些日志可以提供有关作业失败的更多详细信息，帮助您定位问题并采取相应的解决措施。

5. 使用AWS Glue的增量加载功能：如果您的数据量很大，AWS Glue的增量加载功能可以帮助您在每次运行作业时只加载更改的数据，而不是全部数据。这可以显著减少加载时间和避免超时错误。

import boto3

glue = boto3.client('glue')

response = glue.update_job(
    JobName='your-job-name',
    GlueVersion='2.0',
    Command={
        'Name': 'glueetl',
        'ScriptLocation': 's3://your-bucket/your-job-script.py',
        'PythonVersion': '3',
    },
    DefaultArguments={
        '--job-bookmark-option': 'job-bookmark-enable',
        '--job-language': 'python',
        '--enable-metrics': '',
        '--enable-glue-datacatalog': '',
        '--enable-spark-ui': '',
        '--spark-event-logs-path': 's3://your-bucket/spark-event-logs/',
    },
    Timeout=600,
)

以上是一些可能的解决方法，您可以根据具体情况进行调整和尝试。同时，如果问题仍然存在，建议您联系AWS支持团队以获得更详细的帮助和指导。