從 Pendo 實體中讀取 - AWS Glue
分區查詢

從 Pendo 實體中讀取

先決條件

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

支援的實體

實體 可以篩選 支援限制 支援排序依據 支援選取 * 支援分區
功能 否 否 否 是 否
指南 否 否 否 是 否
頁面 否 否 否 是 否
報告 否 否 否 是 否
報告資料 否 否 否 是 否
訪客 (彙總 API) 是 否 是 是 否
帳戶 (彙總 API) 是 否 是 是 否
事件 (彙總 API) 是 否 是 是 否
特徵事件 (彙總 API) 是 否 是 是 是
指南事件 (彙總 API) 是 否 是 是 是
帳戶 (彙總 API) 是 否 是 是 是
頁面事件 (彙總 API) 是 否 是 是 是
輪詢事件 (彙總 API) 是 否 是 是 是
追蹤事件 (彙總 API) 是 否 是 是 是

範例 

Pendo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="glue.spark.Pendo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "feature",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "instanceUrl"
    }

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 和 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 DateTime 欄位，接受 ISO 格式的值。

    有效值範例：

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

  • UPPER_BOUND：所選分區欄位的唯一上限值。

  • NUM_PARTITIONS：分區數目。

下表說明實體分區欄位支援詳細資訊：

實體名稱
事件

特徵事件
指南事件
頁面事件
輪詢事件
追蹤事件

範例：

pendo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="glue.spark.pendo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "event",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "instanceUrl"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_FIELD": "appId"
        "LOWER_BOUND": "4656"
        "UPPER_BOUND": "7788"
    }