從 Asana 實體中讀取 - AWS Glue

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從 Asana 實體中讀取

先決條件

您想要從中讀取的 Asana 物件。請參閱以下支援的實體表格，以檢查可用實體。

來源的支援實體

實體 可以篩選 支援限制 支援排序依據 支援選取 * 支援分區

工作區

 否 是 否 是 否
Tag 否 是 否 是 否
使用者 否 是 否 是 否

產品組合

 否 是 否 是 否
團隊 否 是 否 是 否
專案 是 是 否 是 否
章節 否 是 否 是 否
任務 是 否 否 是 是
目標 是 是 否 是 否

AuditLogEvent

 是 是 否 是 否

狀態更新

 是 是 否 是 否

自訂欄位

 否 是 否 是 否

專案簡介

 是 否 否 是 是

範例 

read_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="Asana",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "task/workspace:xxxx",
        "API_VERSION": "1.0",
        "PARTITION_FIELD": "created_at",
        "LOWER_BOUND": "2024-02-05T14:09:30.115Z",
        "UPPER_BOUND": "2024-06-07T13:30:00.134Z",
        "NUM_PARTITIONS": "3"
    }

Asana 實體和欄位詳細資訊

分區查詢

如果想要在 Spark 中使用並行，可以提供其他 Spark 選項 PARTITION_FIELD、LOWER_BOUND、UPPER_BOUND、NUM_PARTITIONS。使用這些參數，原始查詢會分區為可由 Spark 任務並行執行的子查詢的 NUM_PARTITIONS 數目。

  • PARTITION_FIELD：用來分區查詢的欄位名稱。

  • LOWER_BOUND：所選分區欄位的包含下限值。

    對於日期，我們接受 Spark SQL 查詢中使用的 Spark 日期格式。有效值的範例：2024-06-07T13:30:00.134Z。

  • UPPER_BOUND：所選分區欄位的唯一上限值。

  • NUM_PARTITIONS：分區數目。

實體分區欄位支援詳細資訊如下表所示。

實體名稱 分區欄位 資料類型
任務

created_at

 DateTime
任務

modified_at

 DateTime

範例 

read_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="Asana",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "task/workspace:xxxx",
        "API_VERSION": "1.0",
        "PARTITION_FIELD": "created_at",
        "LOWER_BOUND": "2024-02-05T14:09:30.115Z",
        "UPPER_BOUND": "2024-06-07T13:30:00.134Z",
        "NUM_PARTITIONS": "3"
    }