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 Slack

Modo de foco
Leitura de entidades do Slack - AWS Glue

Pré-requisitos

  • Um objeto do Slack do qual você deseja ler.

Entidades compatíveis

Entidade Pode ser filtrada Oferece suporte a limite Oferece suporte a Ordenar por Oferece suporte a Selecionar * Oferece suporte a particionamento
conversas Sim Sim Não Sim Sim

Exemplo

slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )

Detalhes das entidades e dos campos do Slack

Entidade Campo Tipo de dado Operadores compatíveis
conversasattachmentsListarN/D
conversasbot_idStringN/D
conversasblocksListarN/D
conversasclient_msg_idStringN/D
conversasis_starredBooleanoN/D
conversaslast_readStringN/D
conversaslatest_replyStringN/D
conversasreaçõesListarN/D
conversasrespondeListarN/D
conversasreply_countInteiroN/D
conversasreply_usersListarN/D
conversasreply_users_countInteiroN/D
conversasinscritoBooleanoN/D
conversassubtipoStringN/D
conversastextStringN/D
conversasteamStringN/D
conversasthread_tsStringN/D
conversastsStringEQUAL_TO, BETWEEN, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL_TO, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL_TO
conversastipoStringN/D
conversasusuárioStringN/D
conversasanfitriãoStringN/D
conversasraizstructN/D
conversasis_lockedBooleanoN/D
conversasfilesListarN/D
conversassalastructN/D
conversascarregarBooleanoN/D
conversasdisplay_as_botBooleanoN/D
conversaschannelStringN/D
conversasno_notificationsBooleanoN/D
conversaspermalinkStringN/D
conversaspinned_toListarN/D
conversaspinned_infostructN/D
conversaseditadostructN/D
conversasapp_idStringN/D
conversasbot_profilestructN/D
conversasmetadatastructN/D

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 valor válido: "2024-07-01T00:00:00.000Z".

  • 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 a seguir.

Entity Name Campo de particionamento Tipo de dado
conversas ts String

Exemplo

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" } )
PrivacidadeTermos do sitePreferências de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou suas afiliadas. Todos os direitos reservados.