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Lecture à partir d’entités Slack
Prérequis
-
Un objet Slack à partir duquel vous souhaitez lire.
Entités prises en charge
| Entité | Peut être filtré | Limit prise en charge | Order by prise en charge | Select prise en charge* | Partitionnement pris en charge |
|---|---|---|---|---|---|
| conversations | Oui | Oui | Non | Oui | Oui |
Exemple
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )
Détails des entités et des champs Slack
| Entité | Champ | Type de données | Opérateurs pris en charge |
|---|---|---|---|
| conversations | attachments | Liste | NA |
| conversations | bot_id | Chaîne | NA |
| conversations | Blocs de | Liste | NA |
| conversations | client_msg_id | Chaîne | NA |
| conversations | is_starred | Booléen | NA |
| conversations | last_read | Chaîne | NA |
| conversations | latest_reply | Chaîne | NA |
| conversations | reactions | Liste | NA |
| conversations | replies | Liste | NA |
| conversations | reply_count | Entier | NA |
| conversations | reply_users | Liste | NA |
| conversations | reply_users_count | Entier | NA |
| conversations | subscribed | Booléen | NA |
| conversations | subtype | Chaîne | NA |
| conversations | text | Chaîne | NA |
| conversations | team | Chaîne | NA |
| conversations | thread_ts | Chaîne | NA |
| conversations | ts | Chaîne | EQUAL_TO, BETWEEN, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL_TO, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL_TO |
| conversations | type | Chaîne | NA |
| conversations | utilisateur | Chaîne | NA |
| conversations | inviter | Chaîne | NA |
| conversations | racine | Struct | NA |
| conversations | is_locked | Booléen | NA |
| conversations | files | Liste | NA |
| conversations | salle | Struct | NA |
| conversations | charger | Booléen | NA |
| conversations | display_as_bot | Booléen | NA |
| conversations | channel | Chaîne | NA |
| conversations | no_notifications | Booléen | NA |
| conversations | permalink | Chaîne | NA |
| conversations | pinned_to | Liste | NA |
| conversations | pinned_info | Struct | NA |
| conversations | edited | Struct | NA |
| conversations | app_id | Chaîne | NA |
| conversations | bot_profile | Struct | NA |
| conversations | métadonnées | Struct | NA |
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. Exemple de valeur valide :
"2024-07-01T00:00:00.000Z". -
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 ci-dessous.
| Nom de l’entité | Champ de partitionnement | Type de données |
|---|---|---|
| conversations | ts | Chaîne |
Exemple
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8", "PARTITION_FIELD": "ts" "LOWER_BOUND": "2022-12-01T00:00:00.000Z" "UPPER_BOUND": "2024-09-23T15:00:00.000Z" "NUM_PARTITIONS": "2" } )
