從 Blackbaud Raiser's Edge NXT 實體中讀取 - AWS Glue

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從 Blackbaud Raiser's Edge NXT 實體中讀取

必要條件

您想要讀取的 Blackbaud Raiser's Edge NXT 物件。將需要物件名稱。

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
組成部分地址
組成部分教育
組成部分電子郵件地址
組成部分電話
組成部分備註
組成部分關係
組成部分線上存在
機會
吸引力
Campaign
資金
套件
禮物批次
事件參與者
組成部分籌款者指派
禮物
成員資格
動作
組成部分
組成部分商品
事件
禮物自訂欄位

範例:

blackbaud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="BLACKBAUD", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "entityName", "API_VERSION": "v1", "SUBSCRIPTION_KEY": <Subscription key associated with one's developer account> }

Blackbaud Raiser's Edge NXT 實體和欄位詳細資訊

如需實體和欄位詳細資訊的更多資訊,請參閱:

注意

在連接器的回應中,Struct 和 List 資料類型會轉換為 String 資料類型,DateTime 資料類型會轉換為 Timestamp。

分區查詢

欄位型分區

Blackbaud Raiser's Edge NXT 不支援欄位型分區或記錄型分區。

以記錄型分區

如果想要在 Spark 中使用並行,可以提供其他 Spark 選項 NUM_PARTITIONS。使用此參數,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。

在記錄型分區中,存在的記錄總數會從 Blackbaud Raiser's Edge NXT API 查詢,並除以提供的 NUM_PARTITIONS 數目。然後,每個子查詢都會同時擷取產生的記錄數目。

  • NUM_PARTITIONS:分區數目。

範例:

blackbaud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="BLACKBAUD", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "entityName", "API_VERSION": "v1", "NUM_PARTITIONS": "2", "SUBSCRIPTION_KEY": <Subscription key associated with one's developer account> }