Pendo 엔터티에서 읽기 - AWS Glue
쿼리 파티셔닝

Pendo 엔터티에서 읽기

사전 조건

읽으려는 Pendo 객체. 사용 가능한 엔터티를 확인하려면 아래 지원되는 엔터티 테이블을 참조하세요.

지원되는 엔터티

개체 필터링 가능 제한 지원 정렬 기준 지원 Select * 지원 분할 지원
Feature 아니요 아니요 아니요 예 아니요
Guide 아니요 아니요 아니요 예 아니요
Page 아니요 아니요 아니요 예 아니요
Report 아니요 아니요 아니요 예 아니요
Report Data 아니요 아니요 아니요 예 아니요
Visitor (Aggregation API) 예 아니요 예 예 아니요
Account (Aggregation API) 예 아니요 예 예 아니요
Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 아니요
Feature Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예
Guide Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예
Account (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예
Page Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예
Poll Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예
Track Event (Aggregation API) 예 아니요 예 예 예

예제 

Pendo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="glue.spark.Pendo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "feature",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "instanceUrl"
    }

쿼리 파티셔닝

Spark에서 동시성을 활용하려는 경우 추가 Spark 옵션(PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS)을 제공할 수 있습니다. 이러한 파라미터를 사용하면 Spark 작업에서 동시에 실행할 수 있는 NUM_PARTITIONS개의 하위 쿼리로 원래 쿼리가 분할됩니다.

  • PARTITION_FIELD: 쿼리 분할에 사용할 필드의 이름입니다.

  • LOWER_BOUND: 선택한 파티션 필드의 하한 값(경계 포함).

    DateTime 필드의 경우 ISO 형식의 값이 허용됩니다.

    유효한 값의 예제:

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

  • UPPER_BOUND: 선택한 파티션 필드의 상한 값(경계 제외).

  • NUM_PARTITIONS: 파티션 수.

다음 표에서는 엔터티 분할 필드 지원 세부 정보를 설명합니다.

엔터티 이름
Event

Feature Event
Guide Event
Page Event
Poll Event
Track Event

예시:

pendo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="glue.spark.pendo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "event",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "instanceUrl"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_FIELD": "appId"
        "LOWER_BOUND": "4656"
        "UPPER_BOUND": "7788"
    }