Lecture à partir d’entités Google Ads - AWS Glue

Lecture à partir d’entités Google Ads

Prérequis

  • Un objet Google Ads à partir duquel vous souhaitez lire. Reportez-vous au tableau des entités prises en charge ci-dessous pour vérifier les entités disponibles.

Entités prises en charge

Exemple

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

Détails des entités et des champs Google Ads

Requêtes de partitionnement

Les options Spark supplémentaires PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND et NUM_PARTITIONS peuvent être indiquées si vous souhaitez utiliser la simultanéité dans Spark. Avec ces paramètres, la requête d’origine serait divisée en NUM_PARTITIONS nombres de sous-requêtes pouvant être exécutées simultanément par les tâches Spark.

  • PARTITION_FIELD : le nom du champ à utiliser pour partitionner la requête.

  • LOWER_BOUND : une valeur limite inférieure inclusive du champ de partition choisi.

    Pour le champ Date, nous acceptons le format de date Spark utilisé dans les requêtes SQL Spark. Exemples de valeurs valides : "2024-02-06".

  • UPPER_BOUND : une valeur limite supérieure exclusive du champ de partition choisi.

  • NUM_PARTITIONS : nombre de partitions.

Les détails relatifs à la prise en charge des champs de partitionnement par entité sont présentés dans le tableau suivant.

Exemple

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" } )