Leitura de entidades do Slack - AWS Glue

Leitura de entidades do Slack

Pré-requisitos

  • Um objeto do Slack do qual você deseja ler.

Entidades compatíveis

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
conversas Sim Sim Não Sim Sim

Exemplo

slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )

Detalhes das entidades e dos campos do Slack

Entidade Campo Tipo de dado Operadores com suporte
conversasanexosListaNA
conversasbot_idStringNA
conversasblocksListaNA
conversasclient_msg_idStringNA
conversasis_starredBooleanoNA
conversaslast_readStringNA
conversaslatest_replyStringNA
conversasreaçõesListaNA
conversasrespondeListaNA
conversasreply_countInteiroNA
conversasreply_usersListaNA
conversasreply_users_countInteiroNA
conversasinscritoBooleanoNA
conversassubtipoStringNA
conversastextStringNA
conversasteamStringNA
conversasthread_tsStringNA
conversastsStringEQUAL_TO, BETWEEN, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL_TO, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL_TO
conversastypeStringNA
conversasusuárioStringNA
conversasanfitriãoStringNA
conversasraizStructNA
conversasis_lockedBooleanoNA
conversasfilesListaNA
conversassalaStructNA
conversasbuffer deBooleanoNA
conversasdisplay_as_botBooleanoNA
conversaschannelStringNA
conversasno_notificationsBooleanoNA
conversaspermalinkStringNA
conversaspinned_toListaNA
conversaspinned_infoStructNA
conversaseditadoStructNA
conversasapp_idStringNA
conversasbot_profileStructNA
conversasmetadadosStructNA

Particionamento de consultas

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 valor válido: "2024-07-01T00:00:00.000Z".

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

  • NUM_PARTITIONS: número de partições.

Os detalhes do suporte do campo de particionamento relativo às entidades são capturados na tabela a seguir.

Entity Name Campo de particionamento Tipo de dado
conversas ts String

Exemplo

slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8", "PARTITION_FIELD": "ts" "LOWER_BOUND": "2022-12-01T00:00:00.000Z" "UPPER_BOUND": "2024-09-23T15:00:00.000Z" "NUM_PARTITIONS": "2" } )