從 Slack 實體中讀取
先決條件
-
您要從中讀取的 Slack 物件。
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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 對話 | 是 | 是 | 否 | 是 | 是 |
範例
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )
Slack 實體和欄位詳細資訊
| 實體 | 欄位 | 資料類型 | 支援的運算子 |
|---|---|---|---|
| 對話 | 附件 | 清單 | NA |
| 對話 | bot_id | String | NA |
| 對話 | blocks | 清單 | NA |
| 對話 | client_msg_id | String | NA |
| 對話 | is_starred | Boolean | NA |
| 對話 | last_read | String | NA |
| 對話 | latest_reply | String | NA |
| 對話 | 反應 | 清單 | NA |
| 對話 | 回應 | 清單 | NA |
| 對話 | reply_count | Integer | NA |
| 對話 | reply_users | 清單 | NA |
| 對話 | reply_users_count | Integer | NA |
| 對話 | 已訂閱 | Boolean | NA |
| 對話 | 子類型 | String | NA |
| 對話 | text | String | NA |
| 對話 | 團隊 | String | NA |
| 對話 | thread_ts | String | NA |
| 對話 | ts | String | EQUAL_TO, BETWEEN, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL_TO, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL_TO |
| 對話 | type | String | NA |
| 對話 | 使用者 | String | NA |
| 對話 | 邀請者 | String | NA |
| 對話 | 根 | Struct | NA |
| 對話 | is_locked | Boolean | NA |
| 對話 | files | 清單 | NA |
| 對話 | 房間 | Struct | NA |
| 對話 | 上傳 | Boolean | NA |
| 對話 | display_as_bot | Boolean | NA |
| 對話 | 通道 | String | NA |
| 對話 | no_notifications | Boolean | NA |
| 對話 | permalink | String | NA |
| 對話 | pinned_to | 清單 | NA |
| 對話 | pinned_info | Struct | NA |
| 對話 | edited | Struct | NA |
| 對話 | app_id | String | NA |
| 對話 | bot_profile | Struct | NA |
| 對話 | 中繼資料 | Struct | NA |
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。
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 |
|---|---|---|
| 對話 | ts | String |
範例
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" } )
