在AWS Glue中，SerDe（序列化/反序列化）分类器用于解析和序列化数据。有时，SerDe分类器可能会表现出贪婪的行为，这意味着它会尝试从数据中获取更多的列，以便更好地解析数据。

以下是解决此问题的解决方法和代码示例：

1. 使用正则表达式：您可以使用正则表达式来指定要从数据中提取的列及其模式。这将限制SerDe分类器的贪婪行为。以下是一个使用正则表达式的示例：

from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.context import SparkContext

sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 创建一个DynamicFrame
dynamic_frame = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "database_name", table_name = "table_name")

# 定义正则表达式模式来匹配您想要提取的列
pattern = r'^[A-Za-z0-9]+$'

# 应用正则表达式模式并将其应用于DynamicFrame中的数据
filtered_dynamic_frame = dynamic_frame.apply_mapping(mappings=[("column_name", "string", "new_column_name", "string", pattern)])

# 将DynamicFrame转换为DataFrame，并执行进一步的操作
data_frame = filtered_dynamic_frame.toDF()

2. 自定义分类器：您还可以自定义一个SerDe分类器，以更精确地控制数据的解析。以下是一个自定义分类器的示例：

from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 自定义分类器类
class CustomSerDe(object):
    def __init__(self):
        # 定义需要提取的列及其数据类型
        self.schema = StructType([
            StructField("column1", StringType(), True),
            StructField("column2", StringType(), True),
            # 添加更多的列定义
        ])

    def deserialize(self, record):
        # 解析记录并返回一个行对象
        columns = record.split("\t")
        return tuple(columns)

# 创建一个自定义分类器实例
custom_serde = CustomSerDe()

# 应用自定义分类器并将其应用于数据
data_frame = spark.read \
    .option("sep", "\t") \
    .option("header", "false") \
    .option("mode", "PERMISSIVE") \
    .option("ignoreLeadingWhiteSpace", "true") \
    .option("ignoreTrailingWhiteSpace", "true") \
    .option("serde", custom_serde) \
    .schema(custom_serde.schema) \
    .csv("s3://path/to/data.csv")

# 执行进一步的操作

这些解决方法可以帮助您控制AWS Glue SerDe分类器的贪婪行为，并确保您只提取需要的列。请根据您的具体需求选择适合您的解决方案。