Selecione suas preferências de cookies

Usamos cookies essenciais e ferramentas semelhantes que são necessárias para fornecer nosso site e serviços. Usamos cookies de desempenho para coletar estatísticas anônimas, para que possamos entender como os clientes usam nosso site e fazer as devidas melhorias. Cookies essenciais não podem ser desativados, mas você pode clicar em “Personalizar” ou “Recusar” para recusar cookies de desempenho.

Se você concordar, a AWS e terceiros aprovados também usarão cookies para fornecer recursos úteis do site, lembrar suas preferências e exibir conteúdo relevante, incluindo publicidade relevante. Para aceitar ou recusar todos os cookies não essenciais, clique em “Aceitar” ou “Recusar”. Para fazer escolhas mais detalhadas, clique em “Personalizar”.

Leitura de entidades do Salesforce Commerce Cloud

Modo de foco
Leitura de entidades do Salesforce Commerce Cloud - AWS Glue

Pré-requisitos

  • Um objeto do Salesforce Commerce Cloud do qual você deseja ler. Consulte a tabela de entidades compatíveis abaixo para verificar as entidades disponíveis.

Entidades compatíveis

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
Atribuições Sim Sim Sim Sim Sim
Campanhas Sim Sim Sim Sim Sim
Catálogos Sim Sim Sim Sim Sim
Categorias Sim Sim Sim Sim Sim
Cupons Sim Sim Sim Sim Sim
Certificados de presente Sim Sim Sim Sim Sim
Produtos Sim Sim Sim Sim Sim
Promoções Sim Sim Sim Sim Sim
Grupos de código-fonte Sim Sim Sim Sim Sim

Exemplo

salesforce_commerce_cloud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="SalesforceCommerceCloud", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "campaign", "API_VERSION": "v1" }

Detalhes das entidades e dos campos do Salesforce Commerce Cloud

Lista de entidades:

Particionamento de consultas

Podem ser fornecidas as opções adicionais do Spark PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND e NUM_PARTITIONS se você quiser utilizar a simultaneidade no Spark. Com esses parâmetros, a consulta original seria dividida em NUM_PARTITIONS subconsultas, que poderiam ser executadas pelas tarefas do Spark simultaneamente.

  • PARTITION_FIELD: o nome do campo a ser usado para particionar a consulta.

  • LOWER_BOUND: um valor limite inferior inclusivo do campo de partição escolhido.

    Na data, aceitamos o formato de data do Spark usado em consultas SQL do Spark. Exemplo de valores válidos: "2024-02-06".

  • UPPER_BOUND: um valor limite superior exclusivo do campo de partição escolhido.

  • NUM_PARTITIONS: número de partições.

Os detalhes do suporte do campo de particionamento relativo às entidades são capturados na tabela abaixo:

Entidade Campo de particionamento DataType
Campanhas lastModified DateTime
Campanhas startDate DateTime
Campanhas endDate DateTime
Catálogos creationDate DateTime
Categorias creationDate DateTime
Certificados de presente merchantId String
Certificados de presente creationDate DateTime
Produtos creationDate DateTime
Produtos lastModified DateTime
Grupos de código-fonte creationDate DateTime
Grupos de código-fonte startTime DateTime
Grupos de código-fonte endTime DateTime

Exemplo

salesforceCommerceCloud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="SalesforceCommerceCloud", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "coupons", "API_VERSION": "v1", "PARTITION_FIELD": "creationDate" "LOWER_BOUND": "2020-05-01T20:55:02.000Z" "UPPER_BOUND": "2024-07-11T20:55:02.000Z" "NUM_PARTITIONS": "10" }
PrivacidadeTermos do sitePreferências de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou suas afiliadas. Todos os direitos reservados.