当使用AWS Glue ETL读取巨大的JSON文件进行处理时，可能会遇到OutOfMemory错误。这通常是由于数据量太大，内存不足而引起的。以下是一些解决方法：

1. 增加Glue作业的内存大小：在Glue作业中，可以通过增加作业的“WorkerType”和“NumberOfWorkers”参数来增加内存大小。例如，将“WorkerType”设置为“G.1X”或“G.2X”，并增加“NumberOfWorkers”以提高内存容量。

val glueContext: GlueContext = new GlueContext(sc)
val spark: SparkContext = glueContext.getSparkContext
spark.getConf.set("spark.driver.memory", "16g")
spark.getConf.set("spark.executor.memory", "16g")

2. 使用分区读取：如果JSON文件较大，可以通过使用分区读取来减少内存占用。可以将JSON文件拆分为多个较小的文件，并使用分区读取的方式逐个处理文件。

val dynamicFrame = glueContext.getSourceWithFormat(
   connectionType = "s3",
   options = JsonOptions(Map("paths" -> Seq("s3://bucket/folder/part1.json","s3://bucket/folder/part2.json"))),
   format = "json",
   transformationContext = "jsonSource"
)

3. 使用滚动窗口读取：如果JSON文件非常大以至于无法一次性加载到内存中，可以使用滚动窗口读取的方式逐行处理文件。这样可以将内存占用降到最低。

import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
val ssc = new StreamingContext(spark, Seconds(1))
val lines = ssc.textFileStream("s3://bucket/folder/")
lines.foreachRDD { rdd =>
   val df = spark.read.json(rdd)
   // 处理数据
}
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

以上是一些解决AWS Glue ETL在处理巨大的JSON文件时可能遇到的OutOfMemory错误的方法。根据具体情况选择合适的解决方案来处理大文件。