针对这个问题，有一个解决方案是手动定义表架构，而不是依赖 Glue 爬虫自动获取。下面是一个 Python 示例代码，其中创建了一个名为 table_name 的表，并手动定义了其字段和类型。

import boto3

client = boto3.client('glue', region_name='your-region-name')

response = client.create_table(
    DatabaseName='your-database-name',
    TableInput={
        'Name': 'table_name',
        'Description': 'description',
        'StorageDescriptor': {
            'Location': 's3://bucket-name/path/to/data',
            'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
            'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
            'SerdeInfo': {
                'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe',
                'Parameters': {
                    'field.delim': ','
                }
            },
            'Columns': [
                {
                    'Name': 'id',
                    'Type': 'int'
                },
                {
                    'Name': 'name',
                    'Type': 'string'
                },
                {
                    'Name': 'date_field',
                    'Type': 'timestamp'
                }
            ]
        }
    }
)

在此示例中，我们定义了三个列：id（int）、name（string）和date_field（timestamp）。您可以根据您的需要定义更多的列。请注意，其中包含 “org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe” 的部分将 SerDe 序列化库设置为处理 CSV 文件。

通过手动定义表架构，您可以确保 Glue 作业将正确识别和解析包含字符串和时间戳/日期值的 CSV 文件。