Airflow的AWS_GLUE_OPERATOR是一个用于在Airflow中运行AWS Glue作业的运算符。根据您提供的问题，您想知道AWS_GLUE_OPERATOR发生了什么变化，并且还希望包含代码示例的解决方法。

要回答您的问题，首先需要了解Airflow版本和AWS_GLUE_OPERATOR的版本。在较新的Airflow版本中，AWS_GLUE_OPERATOR已经被移动到airflow.providers.amazon.aws.operators.glue模块中。因此，如果您使用的是较新的Airflow版本，您需要使用以下代码导入AWS_GLUE_OPERATOR：

from airflow.providers.amazon.aws.operators.glue import AWSGlueJobOperator

如果您使用的是较旧的Airflow版本，则使用以下代码导入AWS_GLUE_OPERATOR：

from airflow.operators import AWSGlueJobOperator

无论您使用哪个版本，AWS_GLUE_OPERATOR的用法是相同的。您可以使用AWSGlueJobOperator来创建一个运算符实例，并将其添加到您的DAG中：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.providers.amazon.aws.operators.glue import AWSGlueJobOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    # 添加适当的调度时间和其他参数
}

dag = DAG('glue_job_example', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

glue_job_operator = AWSGlueJobOperator(
    task_id='run_glue_job',
    job_name='your_glue_job_name',
    region_name='your_aws_region',
    aws_conn_id='your_aws_connection_id',
    dag=dag
)

glue_job_operator

上述代码创建了一个DAG，并使用AWSGlueJobOperator定义了一个任务。您需要提供以下参数：

• task_id: 任务的唯一标识符。
• job_name: AWS Glue作业的名称。
• region_name: AWS区域的名称。
• aws_conn_id: Airflow中AWS连接的名称。
• dag: 该任务所属的DAG。

您可以根据需要添加其他参数，例如max_retries、retry_delay等。

通过上述代码示例，您可以创建一个使用AWS_GLUE_OPERATOR的Airflow DAG，并运行AWS Glue作业。请确保根据您使用的Airflow版本选择正确的导入语句。