选择您的 Cookie 首选项

我们使用必要 Cookie 和类似工具提供我们的网站和服务。我们使用性能 Cookie 收集匿名统计数据,以便我们可以了解客户如何使用我们的网站并进行改进。必要 Cookie 无法停用,但您可以单击“自定义”或“拒绝”来拒绝性能 Cookie。

如果您同意,AWS 和经批准的第三方还将使用 Cookie 提供有用的网站功能、记住您的首选项并显示相关内容,包括相关广告。要接受或拒绝所有非必要 Cookie,请单击“接受”或“拒绝”。要做出更详细的选择,请单击“自定义”。

从 Asana 实体读取内容

聚焦模式
从 Asana 实体读取内容 - AWS Glue

先决条件

要从中读取内容的 Asana 对象。请参阅下面的支持的实体表,查看可用的实体。

源支持的实体

实体 可以筛选 支持限制 支持排序依据 支持 Select * 支持分区

工作区

标签
用户

项目组合

团队
项目
板块
任务
目标

AuditLogEvent

状态更新

自定义字段

项目简介

示例

read_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="Asana", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "task/workspace:xxxx", "API_VERSION": "1.0", "PARTITION_FIELD": "created_at", "LOWER_BOUND": "2024-02-05T14:09:30.115Z", "UPPER_BOUND": "2024-06-07T13:30:00.134Z", "NUM_PARTITIONS": "3" }

Asana 实体和字段详细信息

对查询进行分区

如果您想在 Spark 中利用并发,可以提供附加 Spark 选项 PARTITION_FIELDLOWER_BOUNDUPPER_BOUNDNUM_PARTITIONS。使用这些参数,原始查询将被拆分为 NUM_PARTITIONS 个子查询,这些子查询可以由 Spark 任务同时执行。

  • PARTITION_FIELD:用于对查询进行分区的字段的名称。

  • LOWER_BOUND:所选分区字段的包含下限值。

    对于日期,我们接受 Spark SQL 查询中使用的 Spark 日期格式。有效值示例:2024-06-07T13:30:00.134Z

  • UPPER_BOUND:所选分区字段的排除上限值。

  • NUM_PARTITIONS:分区的数量。

基于实体的分区字段支持详细信息如下表中所示。

实体名称 分区字段 数据类型
任务

created_at

日期时间
任务

modified_at

日期时间

示例

read_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="Asana", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "task/workspace:xxxx", "API_VERSION": "1.0", "PARTITION_FIELD": "created_at", "LOWER_BOUND": "2024-02-05T14:09:30.115Z", "UPPER_BOUND": "2024-06-07T13:30:00.134Z", "NUM_PARTITIONS": "3" }
隐私网站条款Cookie 首选项
© 2025, Amazon Web Services, Inc. 或其附属公司。保留所有权利。