是的，可以使用AWS Glue作业或AWS Lambda函数来更新表的分区元数据。

以下是使用AWS Glue作业自动更新分区元数据的示例代码：

import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME', 'partition_val'])
partition_val = args['partition_val']

glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
spark = glueContext.spark_session

# 获取要更新的表的动态框架
# 以下示例使用的是“my_table”表
dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database="my_database",
    table_name="my_table",
    transformation_ctx="dynamic_frame"
)

# 创建一个分区变量数组，用于更新分区元数据
partition_vals = [partition_val]

# 更新表的分区元数据
glueContext.batch_create_partition(
    database="my_database",
    table_name="my_table",
    partition_cols=["partition_col_name"],
    partitions=[partition_vals],
    transformation_ctx="update_partitions"
)

在上面的代码示例中，将“partition_val”变量作为作业参数传递。该变量应该是表中要更新的分区的值。

此外，也可以使用AWS Lambda函数来自动更新AWS Glue表的分区元数据。具体的实现方式取决于应用程序的具体需求。