Lesen aus Salesforce Marketing Cloud Account Engagement-Entitäten - AWS Glue
Partitionierung von Abfragen

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Lesen aus Salesforce Marketing Cloud Account Engagement-Entitäten

Voraussetzung

Ein Salesforce Marketing Cloud Account Engagement-Objekt, aus dem Sie gerne lesen möchten. Sie benötigen den Objektnamen.

Unterstützte Entitäten für die Quelle:

Entität Kann gefiltert werden Unterstützt Limit Unterstützt Order by Unterstützt Select * Unterstützt Partitionierung
Kampagne Ja Ja Ja Ja Ja
Dynamischer Inhalt Ja Ja Ja Ja Ja
Email Ja Ja Ja Ja Ja
E-Mail-Vorlage Ja Ja Ja Ja Ja
Engagement-Studio-Programm Ja Ja Ja Ja Ja
Inhalt des Ordners Ja Ja Ja Ja Ja
Landingpage Ja Ja Ja Ja Ja
Lebenszyklus-Verlauf Ja Ja Ja Ja Ja
Lebenszyklusphase Ja Ja Ja Ja Ja
Auflisten Ja Ja Ja Ja Ja
Auflisten einer E-Mail Ja Ja Ja Ja Ja
Mitgliedschaft auflisten Ja Ja Ja Ja Ja
-Gelegenheit Ja Ja Ja Ja Ja
Aussicht Ja Ja Ja Ja Ja
Konto für potenzielle Kunden Ja Ja Ja Ja Ja
Benutzer Ja Ja Ja Ja Ja

Beispiel:

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5"
    }
   )

Beachten Sie die folgenden Überlegungen zum Konnektor:

  • Der Wert des delete Felds in den Entitäten kann false (Standard)true, oder seinall.

Partitionierung von Abfragen

Filterbasierte Partitionierung:

Sie können die zusätzlichen Spark-OptionenPARTITION_FIELD,, und angeben LOWER_BOUNDUPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS ob Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesen Parametern würde die ursprüngliche Abfrage in eine NUM_PARTITIONS Reihe von Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.

  • PARTITION_FIELD: der Name des Feldes, das zur Partitionierung der Abfrage verwendet werden soll.

  • LOWER_BOUND: ein inklusiver Untergrenzwert des ausgewählten Partitionsfeldes.

    Für das Datetime-Feld akzeptieren wir das Spark-Zeitstempelformat, das in SPark SQL Abfragen verwendet wird.

    Beispiele für gültige Werte:

    "2022-01-01T01:01:01.000Z"

  • UPPER_BOUND: ein exklusiver Obergrenzwert des ausgewählten Partitionsfeldes.

  • NUM_PARTITIONS: Die Anzahl an Partitionen.

  • PARTITION_BY: die Art der durchzuführenden Partitionierung. "FIELD" ist im Falle einer feldbasierten Partitionierung zu übergeben.

Beispiel:

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01T01:01:01.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-01T01:01:01.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_BY": "FIELD"
    }
   )