Lettura dalle entità Adobe Marketo Engage - AWS Glue
Query di partizionamento

Lettura dalle entità Adobe Marketo Engage

Prerequisito

Un oggetto di Adobe Marketo Engage da cui desideri leggere. Avrai bisogno del nome dell'oggetto, come lead, attività oppure oggetti personalizzati. Le tabelle seguenti mostrano le entità supportate.

Entità supportate per l'origine (sincrone):

Entità Può essere filtrato Supporta Limite Supporta Ordina per Supporta Seleziona * Supporta Partizionamento
leads Sì Sì No Sì No
attività Sì Sì No Sì No
customobjects Sì Sì No Sì No

Entità supportate per l'origine (asincrone):

Entità Può essere filtrato Supporta Limite Supporta Ordina per Supporta Seleziona * Supporta Partizionamento
leads Sì No No Sì Sì
attività Sì No No Sì No
customobjects Sì No No Sì Sì

Esempio:

adobe-marketo-engage_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="adobe-marketo-engage",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "leads",
        "API_VERSION": "v2",
        "INSTANCE_URL": "https://539-t**-6**.mktorest.com"
    }

Dettagli dell'entità e dei campi di Adobe Marketo Engage:

Entità con metadati statici:

Entità Campo Tipo di dati Operatori supportati
attività sinceDatetime (supportato solo in modalità sincrona) DateTime >= (solo per la modalità sincrona)
createdAt (supportato solo in modalità asincrona) DateTime between (solo per la modalità asincrona)
activitiesTypeId Numero intero =
adobe-marketo-engageGUID Long = (solo per la modalità sincrona)
leadId Long N/D
activityDate DateTime N/D
campaignId Long N/D
primaryAttributeValueId Numero intero N/D
primaryAttributeValue Stringa N/A
attributes Stringa N/A

Entità con metadati dinamici:

Per le seguenti entità, Adobe Marketo Engage fornisce endpoint per recuperare i metadati in modo dinamico, cosicché il supporto dell'operatore venga acquisito a livello di tipo di dati per ciascuna entità.

Entità Tipo di dati Operatori supportati
leads Numero intero = (solo per la modalità sincrona)
DateTime between (solo per la modalità asincrona)
Stringa = (solo per la modalità sincrona)
Long N/D
Booleano N/D
Data N/D
Float N/D
customobjects Numero intero N/D
DateTime between (solo per la modalità asincrona)
Stringa = (solo per la modalità sincrona)
Data N/D
Long N/D
Booleano N/D
Float N/D

Query di partizionamento

Puoi fornire le opzioni Spark aggiuntive PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND e NUM_PARTITIONS se desideri utilizzare la simultaneità in Spark. Con questi parametri, la query originale viene suddivisa in NUM_PARTITIONS query secondarie che possono essere eseguite contemporaneamente dalle attività Spark.

  • PARTITION_FIELD: il nome del campo da utilizzare per partizionare la query.

  • LOWER_BOUND: un valore limite inferiore inclusivo del campo di partizione scelto.

    Per il campo DateTime, accettiamo il valore in formato ISO.

    Esempio di valore valido:

    "2024-07-01T00:00:00.000Z"

  • UPPER_BOUND: un valore limite superiore esclusivo del campo di partizione scelto.

  • NUM_PARTITIONS: il numero di partizioni.

Nella seguente tabella sono descritti i dettagli del campo di supporto del partizionamento delle entità:

Nome dell'entità Campi di partizionamento Tipo di dati
leads createdAt DateTime
updateAt DateTime
customobjects updatedAt DateTime

Esempio:

adobe-marketo-engage_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="adobe-marketo-engage",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "leads",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2024-07-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-07-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }