要进行AWS更新Athena元数据的比较，我们可以将Glue Crawler与MSCK Repair Table进行对比。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. Glue Crawler： Glue Crawler是AWS Glue的一个功能，它可以自动发现和更新数据源的元数据。通过配置Crawler，您可以指定数据源的位置和格式，并让Crawler根据指定的定时或触发器自动运行。以下是使用Glue Crawler进行元数据更新的代码示例：

import boto3

def run_glue_crawler(database_name, crawler_name):
    glue_client = boto3.client('glue')
    
    response = glue_client.start_crawler(Name=crawler_name)
    
    # 等待Crawler运行完成
    waiter = glue_client.get_waiter('crawler_running')
    waiter.wait(Name=crawler_name)
    
    response = glue_client.get_crawler(Name=crawler_name)
    while response['Crawler']['State'] == 'RUNNING':
        response = glue_client.get_crawler(Name=crawler_name)
    
    print(f"Crawler {crawler_name} finished running.")

# 运行Glue Crawler
run_glue_crawler('my_database', 'my_crawler')

2. MSCK Repair Table： MSCK Repair Table是Athena的一种命令，用于将分区的元数据添加到表中。当您在S3上手动添加或删除分区时，可以使用MSCK Repair Table来更新Athena元数据。以下是使用MSCK Repair Table进行元数据更新的代码示例：

MSCK REPAIR TABLE my_table;

您可以使用Athena控制台、AWS CLI或Athena API来运行上述代码。

总结：

• 使用Glue Crawler可以自动发现和更新数据源的元数据，但需要事先配置Crawler。
• 使用MSCK Repair Table可以手动更新Athena表的元数据，适用于在S3上手动添加或删除分区的情况。

根据您的需求和使用场景，选择适合的方法进行AWS更新Athena元数据。