在AWS Glue Spark Jobs中，PygreSQL是不可用的。AWS Glue Spark Jobs使用的是Apache Spark作为计算引擎，而Spark本身不提供对PostgreSQL的直接支持。然而，你仍然可以通过使用Spark的JDBC连接器来连接到PostgreSQL数据库并执行操作。

下面是一个使用PySpark连接到PostgreSQL数据库的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PostgreSQL Example") \
    .getOrCreate()

# 配置PostgreSQL连接参数
url = "jdbc:postgresql://hostname:port/dbname"
properties = {
    "user": "username",
    "password": "password"
}

# 读取PostgreSQL表数据
df = spark.read \
    .format("jdbc") \
    .option("url", url) \
    .option("dbtable", "table_name") \
    .option("driver", "org.postgresql.Driver") \
    .options(properties) \
    .load()

# 执行Spark操作，如转换和过滤等
df_filtered = df.filter(df.column_name > 10)

# 将结果写入PostgreSQL表
df_filtered.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", url) \
    .option("dbtable", "new_table_name") \
    .option("driver", "org.postgresql.Driver") \
    .options(properties) \
    .save()

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

在上面的代码中，你需要替换hostname、port、dbname、username、password、table_name和new_table_name为你的实际配置。

通过这种方式，你可以在AWS Glue Spark Jobs中使用PySpark连接到PostgreSQL数据库，并执行相应的操作。