Membaca dari entitas Pipedrive - AWS Glue
Mempartisi kueri

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Membaca dari entitas Pipedrive

Prasyarat

  • Objek Pipedrive yang ingin Anda baca. Lihat tabel entitas yang didukung di bawah ini untuk memeriksa entitas yang tersedia.

Entitas yang didukung

Entitas Dapat disaring Mendukung Batas Mendukung Order By Mendukung Pilih * Mendukung Partisi
Aktivitas Ya Ya Tidak Ya Ya
Jenis Aktivitas Tidak Tidak Tidak Ya Tidak
Log Panggilan Tidak Tidak Tidak Ya Tidak
Mata Uang Ya Ya Tidak Ya Tidak
Penawaran Ya Ya Ya Ya Ya
Memimpin Ya Ya Ya Ya Tidak
Sumber Timbal Tidak Ya Tidak Ya Tidak
Label Timbal Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
Catatan Ya Ya Ya Ya Ya
Organisasi Ya Ya Tidak Ya Ya
Set Izin Ya Tidak Tidak Ya Tidak
Orang Ya Ya Ya Ya Ya
Alur Tidak Ya Tidak Ya Tidak
Produk Ya Ya Tidak Ya Ya
Peran Tidak Ya Tidak Ya Tidak
Tahapan Ya Ya Tidak Ya Tidak
Pengguna Tidak Tidak Tidak Ya Tidak

Contoh 

pipedrive_read= glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="PIPEDRIVE",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "activites",
        "API_VERSION": "v1"
    }

Detail entitas dan bidang Pipedrive

Daftar entitas:

Entitas Tipe data Operator yang Didukung
Aktivitas, Penawaran, Catatan, Organisasi, Orang dan Produk. Tanggal '='
Bilangan Bulat '='
String '='
Boolean '='

Mempartisi kueri

Di Pipedrive, hanya satu bidang (due_date) dari entitas Aktivitas yang mendukung partisi berbasis lapangan. Ini adalah bidang Tanggal.

Opsi percikan tambahanPARTITION_FIELD,, LOWER_BOUNDUPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS dapat diberikan jika Anda ingin memanfaatkan konkurensi di Spark. Dengan parameter ini, kueri asli akan dibagi menjadi NUM_PARTITIONS sejumlah sub-kueri yang dapat dijalankan oleh tugas percikan secara bersamaan.

  • PARTITION_FIELD: nama bidang yang akan digunakan untuk mempartisi kueri.

  • LOWER_BOUND: nilai batas bawah inklusif dari bidang partisi yang dipilih.

    Untuk tanggal, kami menerima format tanggal Spark yang digunakan dalam kueri Spark SQL. Contoh nilai yang valid:"2024-02-06".

  • UPPER_BOUND: nilai batas atas eksklusif dari bidang partisi yang dipilih.

  • NUM_PARTITIONS: jumlah partisi.

Contoh 

pipedrive_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="PIPEDRIVE",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "activites",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "due_date"
        "LOWER_BOUND": "2023-09-07T02:03:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-05-07T02:03:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }