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Lettura da QuickBooks entità - AWS Aderenza
Query di partizionamento

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Lettura da QuickBooks entità

Prerequisito

Un QuickBooks oggetto da cui vorresti leggere.

Entità supportate come origine:

Entità Può essere filtrato Supporta limite Supporta Ordina per Supporta Seleziona * Supporta Partizionamento
Account Sì Sì Sì Sì Sì
Conto Sì Sì Sì Sì Sì
Informazioni aziendali No No No Sì No
Cliente Sì Sì Sì Sì Sì
Dipendente Sì Sì Sì Sì Sì
Stima Sì Sì Sì Sì Sì
Fattura Sì Sì Sì Sì Sì
Elemento Sì Sì Sì Sì Sì
Pagamento Sì Sì Sì Sì Sì
Preferenze No No No Sì No
Profitti e perdite Sì No No Sì No
Agenzia fiscale Sì Sì Sì Sì Sì
Fornitori Sì Sì Sì Sì Sì

Esempio:

QuickBooks_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="quickbooks",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "Account",
        "API_VERSION": "v3"
    }

QuickBooks dettagli dell'entità e del campo:

Per ulteriori informazioni sui dettagli dell'entità e del campo, consultare:

Query di partizionamento

Partizionamento basato sul campo:

In QuickBooks, i campi Integer e DateTime datatype supportano il partizionamento basato sul campo.

Puoi fornire le opzioni Spark aggiuntive PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND e NUM_PARTITIONS se desideri utilizzare la concorrenza in Spark. Con questi parametri, la query originale viene suddivisa in NUM_PARTITIONS query secondarie che possono essere eseguite contemporaneamente dalle attività Spark.

  • PARTITION_FIELD: il nome del campo da utilizzare per partizionare la query.

  • LOWER_BOUND: un valore limite inferiore inclusivo del campo di partizione scelto.

    Per il campo Datetime accettiamo il formato di timestamp Spark utilizzato nelle query SQL di Spark.

    Esempi di valori validi:

    "2024-05-07T02:03:00.00Z"

  • UPPER_BOUND: un valore limite superiore esclusivo del campo di partizione scelto.

  • NUM_PARTITIONS: il numero di partizioni.

Esempio:

QuickBooks_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="quickbooks",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "REALMID": "12345678690123456789",
        "ENTITY_NAME": "Account",
        "API_VERSION": "v3",
        "PARTITION_FIELD": "MetaData_CreateTime"
        "LOWER_BOUND": "2023-09-07T02:03:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-05-07T02:03:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }

Partizionamento basato su record:

La query originale viene suddivisa in NUM_PARTITIONS query secondarie che possono essere eseguite contemporaneamente dalle attività Spark.

  • NUM_PARTITIONS: il numero di partizioni.

Esempio:

QuickBooks_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="quickbooks",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "REALMID": "1234567890123456789",
        "ENTITY_NAME": "Bill",
        "API_VERSION": "v3",
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }