Leitura de entidades do Adobe Marketo Engage - AWS Glue
Consultas de particionamento

Leitura de entidades do Adobe Marketo Engage

Pré-requisito

Um objeto do Adobe Marketo Engage do qual você deseja ler. Você precisará do nome do objeto, como leads, atividades ou customobjects. As tabelas a seguir mostram as entidades compatíveis.

Entidades compatíveis quanto à origem (síncronas):

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
leads Sim Sim Não Sim Não
atividades Sim Sim Não Sim Não
customobjects Sim Sim Não Sim Não

Entidades compatíveis quanto à origem (assíncronas):

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
leads Sim Não Não Sim Sim
atividades Sim Não Não Sim Não
customobjects Sim Não Não Sim Sim

Exemplo:

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"
    }

Detalhes da entidades e dos campos do Adobe Marketo Engage:

Entidades com metadados estáticos:

Entidade Campo Tipo de dados Operadores compatíveis
atividades sinceDatetime (compatível somente no modo síncrono) DateTime >= (somente para o modo síncrono)
createdAt (compatível somente no modo assíncrono) DateTime entre (somente para o modo assíncrono)
activitiesTypeId Inteiro =
adobe-marketo-engageGUID Longo = (somente para o modo síncrono)
leadId Longo N/D
activityDate DateTime N/D
campaignId Longo N/D
primaryAttributeValueId Inteiro N/D
primaryAttributeValue String N/D
attributes String N/D

Entidades com metadados dinâmicos:

Para as entidades a seguir, o Adobe Marketo Engage fornece endpoints para buscar metadados dinamicamente, para que o suporte do operador seja capturado no nível do tipo de dados de cada entidade.

Entidade Tipo de dados Operadores compatíveis
leads Inteiro = (somente para o modo síncrono)
DateTime entre (somente para o modo assíncrono)
String = (somente para o modo síncrono)
Longo N/D
Booleano N/D
Data N/D
Float N/D
customobjects Inteiro N/D
DateTime entre (somente para o modo assíncrono)
String = (somente para o modo síncrono)
Data N/D
Longo N/D
Booleano N/D
Float N/D

Consultas de particionamento

É possível fornecer as opções adicionais do Spark PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND e NUM_PARTITIONS se quiser utilizar a simultaneidade no Spark. Com esses parâmetros, a consulta original seria dividida em NUM_PARTITIONS subconsultas, que poderiam ser executadas pelas tarefas do Spark simultaneamente.

  • PARTITION_FIELD: o nome do campo a ser usado para particionar a consulta.

  • LOWER_BOUND: um valor limite inferior inclusivo do campo de partição escolhido.

    Para o campo DateTime, aceitamos o valor no formato ISO.

    Exemplo de valor válido:

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

  • UPPER_BOUND: um valor limite superior exclusivo do campo de partição escolhido.

  • NUM_PARTITIONS: o número de partições.

A tabela a seguir descreve os detalhes do suporte do campo de particionamento da entidade:

Nome da entidade Campos de particionamento Tipo de dados
leads createdAt DateTime
updateAt DateTime
customobjects updatedAt DateTime

Exemplo:

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"
    }