1. 确保AWS GLUE Crawler正在正确识别列的数据类型。可以使用以下代码检查：

response = boto3.client('glue', region_name=).get_table( DatabaseName='', Name='' ) for column in response['Table']['StorageDescriptor']['Columns']: print(column['Name'], column['Type'])

2. 如果Crawler检测到正确的数据类型，但GLUE作业仍然选择了不同的数据类型，请尝试在作业代码中手动指定列的数据类型，例如：

datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "", table_name = "", transformation_ctx = "datasource0")

resolvedDF = datasource0.toDF().withColumn("column_name", col("column_name").cast(IntegerType()))

mapped_dyf = DynamicFrame.fromDF(resolvedDF, glueContext, "mapped")

注意：将“column_name”替换为正确的列名称和数据类型，例如“IntegerType”等。

3. 如果手动指定列的数据类型仍然无效，请尝试更新表的模式，然后重新运行Crawler。如果表具有分区，请确保分区模式也已更新。

4. 如果以上方法均无效，请考虑手动创建表并导入数据，然后指定正确的列数据类型。