Lesen aus Blackbaud-Raiser’s-Edge-NXT-Entitäten - AWS Glue
Blackbaud-Raiser's-Edge-NXT-Details zur Entität und zum FeldPartitionierung von Abfragen

Lesen aus Blackbaud-Raiser’s-Edge-NXT-Entitäten

Voraussetzung

Ein Blackbaud-Raiser’s-Edge-NXT-Objekt, aus dem Sie lesen möchten. Sie benötigen den Objektnamen.

Unterstützte Entitäten für Quelle:

Entität Kann gefiltert werden Unterstützt Limit Unterstützt „Sortieren nach“ Unterstützt „* auswählen“ Unterstützt Partitionierung
Adresse Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Bildung Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
E-Mail-Adresse Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Telefon Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Anmerkung Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Beziehung Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Onlinepräsenz Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Gelegenheit Ja Ja Nein Ja Ja
Einspruch Ja Ja Nein Ja Ja
Kampagne Ja Ja Nein Ja Ja
Spende Ja Ja Nein Ja Ja
Paket Ja Ja Nein Ja Ja
Geschenkpaket Ja Ja Nein Ja Nein
Veranstaltungsteilnehmer Ja Ja Ja Ja Ja
Spendenaktion Mitglied Nein Nein Nein Ja Nein
Geschenk Ja Ja Ja Ja Ja
Mitgliedschaften Ja Ja Nein Ja Ja
Aktion Ja Ja Nein Ja Nein
Mitglied Ja Ja Ja Ja Ja
Waren Mitglied Ja Ja Nein Ja Ja
Ereignis Ja Ja Ja Ja Ja
Benutzerdefiniertes Feld für Geschenke Ja Ja Nein Ja Ja

Beispiel:

blackbaud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="BLACKBAUD",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1",
        "SUBSCRIPTION_KEY": <Subscription key associated with one's developer account>
    }

Blackbaud-Raiser's-Edge-NXT-Details zur Entität und zum Feld

Weitere Informationen zu den Entitäten und Felddetails finden Sie unter:

Anmerkung

Die Datentypen für Struktur und Liste werden in der Antwort der Connectors in den Datentyp Zeichenfolge konvertiert und der Datentyp für Datum und Zeit wird in einen Zeitstempel konvertiert.

Partitionierung von Abfragen

Feldbasierte Partitionierung:

Blackbaud Raiser's Edge NXT unterstützt keine feldbasierte oder datensatzbasierte Partitionierung.

Datensatzbasierte Partitionierung:

Sie können die zusätzliche Spark-Option NUM_PARTITIONS angeben, wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesem Parameter würde die ursprüngliche Abfrage in NUM_PARTITIONS Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.

Bei der datensatzbasierten Partitionierung wird die Gesamtzahl der vorhandenen Datensätze von der Blackbaud-Raiser’s-Edge-NXT-API abgefragt und durch die angegebene Anzahl NUM_PARTITIONS dividiert. Die resultierende Anzahl von Datensätzen wird dann gleichzeitig von jeder Unterabfrage abgerufen.

  • NUM_PARTITIONS: Die Anzahl an Partitionen.

Beispiel:

blackbaud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="BLACKBAUD",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1",
        "NUM_PARTITIONS": "2",
        "SUBSCRIPTION_KEY": <Subscription key associated with one's developer account>
    }