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Lectura desde entidades de Anuncios de Instagram - AWS Glue
Detalles de la entidad y el campo de Anuncios de InstagramConsultas de particionamiento

Lectura desde entidades de Anuncios de Instagram

Requisito previo

Un objeto de Anuncios de Instagram desde el cual le gustaría leer. Necesitará el nombre del objeto. En las siguientes tablas se muestran las entidades admitidas.

Entidades compatibles como origen:

Entidad Se puede filtrar Admite límite Admite Ordenar por Admite Seleccionar * Admite partición
Campaña Sí Sí No Sí Sí
Conjunto de anuncios Sí Sí No Sí Sí
Anuncios Sí Sí No Sí Sí
Creatividad de anuncios No Sí No Sí No
Información: cuenta No Sí No Sí No
Imagen del anuncio Sí Sí No Sí No
Información: anuncio Sí Sí No Sí Sí
Información: conjunto de anuncios Sí Sí No Sí Sí
Información: campaña Sí Sí No Sí Sí

Ejemplo:

instagramAds_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="instagramads",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v20.0"
    }

Detalles de la entidad y el campo de Anuncios de Instagram

Para obtener más información acerca de las entidades y los detalles de los campos, consulte:

Para obtener más información, consulte API de marketing.

nota

Los tipos de datos de estructura y lista se convierten en tipos de datos de cadena en respuesta a los conectores.

Consultas de particionamiento

Puede proporcionar las opciones adicionales de Spark PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND y NUM_PARTITIONS si quiere utilizar la simultaneidad en Spark. Con estos parámetros, la consulta original se dividiría en un número NUM_PARTITIONS de subconsultas que las tareas de Spark pueden ejecutar simultáneamente.

  • PARTITION_FIELD: el nombre del campo que se utilizará para particionar la consulta.

  • LOWER_BOUND: un valor de límite inferior inclusivo del campo de partición elegido.

    En el campo DateTime, aceptamos el formato de marca de tiempo de Spark que se utiliza en las consultas de Spark SQL.

    Ejemplo de valor válido:

    "2022-01-01T00:00:00.000Z"

  • UPPER_BOUND: un valor límite superior exclusivo del campo de partición elegido.

    Ejemplo de valor válido:

    "2024-01-02T00:00:00.000Z"

  • NUM_PARTITIONS: el número de particiones.

Ejemplo:

instagramADs_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="instagramads",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v20.0",
        "PARTITION_FIELD": "created_time"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }