Leitura de entidades do Google Analytics 4 - AWS Glue

Leitura de entidades do Google Analytics 4

Pré-requisitos

  • Um objeto do Google Analytics 4 do qual você deseja ler. Consulte a tabela de entidades compatíveis abaixo para verificar as entidades disponíveis.

Entidades compatíveis

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
Relatório em tempo real Sim Sim Sim Sim Não
Relatório principal Sim Sim Sim Sim Sim

Exemplo 

googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta"
    }

Detalhes de entidades e campos do Google Analytics 4

Entidade Campo Tipo de dado Operadores com suporte
Relatório principal Campos dinâmicos
Relatório principal Campos de dimensão String LIKE, =
Relatório principal Campos de dimensão Data LIKE, =
Relatório principal Campos de métricas String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Relatório principal Dimensão personalizada e campos de métricas personalizados String NA
Relatório em tempo real appVersion String LIKE, =
Relatório em tempo real audienceId String LIKE, =
Relatório em tempo real audienceName String LIKE, =
Relatório em tempo real city String LIKE, =
Relatório em tempo real cityId String LIKE, =
Relatório em tempo real country String LIKE, =
Relatório em tempo real countryId String LIKE, =
Relatório em tempo real deviceCategory String LIKE, =
Relatório em tempo real eventName String LIKE, =
Relatório em tempo real minutesAgo String LIKE, =
Relatório em tempo real platform String LIKE, =
Relatório em tempo real streamId String LIKE, =
Relatório em tempo real streamName String LIKE, =
Relatório em tempo real unifiedScreenName String LIKE, =
Relatório em tempo real activeUsers String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Relatório em tempo real conversões String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Relatório em tempo real eventCount String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Relatório em tempo real screenPageViews String >, <, >=, <=, = BETWEEN

Particionamento de consultas

  1. Particionamento baseado em filtros

    Podem ser fornecidas as opções adicionais do Spark PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND e NUM_PARTITIONS se você 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.

      Na data, aceitamos o formato de data do Spark usado em consultas SQL do Spark. Exemplo de valores válidos: "2024-02-06".

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

    • NUM_PARTITIONS: número de partições.

    Exemplo 

    googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta",
        "PARTITION_FIELD": "date"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-02"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }

  2. Partição com base em registros

    Opções adicionais NUM_PARTITIONS do Spark poderão ser fornecidas caso você deseje 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.

    • NUM_PARTITIONS: número de partições.

    Exemplo 

    googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta",
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }