Lesen aus Google-Ads-Entitäten - AWS Glue

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Lesen aus Google-Ads-Entitäten

Voraussetzungen

  • Ein Google-Ads-Objekt, aus dem gelesen werden soll. In der folgenden Tabelle mit unterstützten Entitäten können Sie die verfügbaren Entitäten überprüfen.

Unterstützte Entitäten

Beispiel

googleAds_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="googleads", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "campaign-3467***", "API_VERSION": "v16" }

Google-Ads-Entitäts- und Felddetails

Partinionieren von Abfragen

Die zusätzlichen Spark-Optionen PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND und NUM_PARTITIONS können angegeben werden, wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesen Parametern würde die ursprüngliche Abfrage in NUM_PARTITIONS Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.

  • PARTITION_FIELD: der Name des Feldes, das zur Partitionierung der Abfrage verwendet werden soll.

  • LOWER_BOUND: ein inklusiver Untergrenzwert des ausgewählten Partitionsfelds.

    Als Datum akzeptieren wir das Spark-Datumsformat, das in Spark-SQL-Abfragen verwendet wird. Beispiel für gültige Werte: "2024-02-06".

  • UPPER_BOUND: ein exklusiver Obergrenzwert des ausgewählten Partitionsfelds.

  • NUM_PARTITIONS: Anzahl der Partitionen.

Details zur Unterstützung von Feldern für die entitätsbezogene Partitionierung sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Beispiel

googleads_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="googleads", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "campaign-3467***", "API_VERSION": "v16", "PARTITION_FIELD": "date" "LOWER_BOUND": "2024-01-01" "UPPER_BOUND": "2024-06-05" "NUM_PARTITIONS": "10" } )