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Lecture à partir d'entités Slack
Prérequis
-
Une partie de cet objet Slack à partir de laquelle vous souhaitez lire.
Entités prises en charge
| Entité | Peut être filtré | Limite de supports | Prend en charge Order By | Supporte Select * | Supporte le partitionnement |
|---|---|---|---|---|---|
| conversations | Oui | Oui | Non | Oui | Oui |
Exemple
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )
Informations sur les entités et les champs Slack
| Entité | Champ | Type de données | Opérateurs pris en charge |
|---|---|---|---|
| conversations | pièces jointes | Liste | NA |
| conversations | bot_id | Chaîne | NA |
| conversations | Blocs de | Liste | NA |
| conversations | client_msg_id | Chaîne | NA |
| conversations | est étoilé | Booléen | NA |
| conversations | dernière_lecture | Chaîne | NA |
| conversations | dernière_réponse | Chaîne | NA |
| conversations | réactions | Liste | NA |
| conversations | réponses | Liste | NA |
| conversations | nombre de réponses | Entier | NA |
| conversations | répondre_utilisateurs | Liste | NA |
| conversations | reply_users_count | Entier | NA |
| conversations | abonné | Booléen | NA |
| conversations | sous-type | Chaîne | NA |
| conversations | text | Chaîne | NA |
| conversations | équipe | Chaîne | NA |
| conversations | thread_ts | Chaîne | NA |
| conversations | ts | Chaîne | EQUAL_À, _, LESS _ BETWEENTHAN, _ LESS _OU_ THAN _À, _, _ EQUAL GREATER _OU_ THAN _À GREATER THAN EQUAL |
| conversations | type | Chaîne | NA |
| conversations | utilisateur | Chaîne | NA |
| conversations | invité | Chaîne | NA |
| conversations | racine | Struct | NA |
| conversations | est verrouillé | Booléen | NA |
| conversations | files | Liste | NA |
| conversations | salle | Struct | NA |
| conversations | charger | Booléen | NA |
| conversations | afficher en tant que robot | Booléen | NA |
| conversations | channel | Chaîne | NA |
| conversations | aucune notification | Booléen | NA |
| conversations | permalien | Chaîne | NA |
| conversations | épinglé | Liste | NA |
| conversations | info_épinglée | Struct | NA |
| conversations | édité | Struct | NA |
| conversations | app_id | Chaîne | NA |
| conversations | bot_profile | Struct | NA |
| conversations | métadonnées | Struct | NA |
Requêtes de partitionnement
Des options Spark supplémentaires PARTITION_FIELDLOWER_BOUND,UPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS peuvent être fournies si vous souhaitez utiliser la simultanéité dans Spark. Avec ces paramètres, la requête d'origine serait divisée en NUM_PARTITIONS plusieurs sous-requêtes pouvant être exécutées simultanément par les tâches Spark.
-
PARTITION_FIELD: le nom du champ à utiliser pour partitionner la requête. -
LOWER_BOUND: une valeur de limite inférieure inclusive du champ de partition choisi.Pour la date, nous acceptons le format de date Spark utilisé dans les SQL requêtes Spark. Exemple de valeur valide :
"2024-07-01T00:00:00.000Z" -
UPPER_BOUND: une valeur limite supérieure exclusive du champ de partition choisi. -
NUM_PARTITIONS: nombre de partitions.
Les détails du support des champs de partitionnement par entité sont présentés dans le tableau ci-dessous.
| Nom de l'entité | Champ de partitionnement | Type de données |
|---|---|---|
| conversations | ts | Chaîne |
Exemple
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" } )
