从 SAP OData 实体中读取 - AWS Glue

从 SAP OData 实体中读取

先决条件

您要从中读取内容的 SAP OData 对象。您需要对象/实体集名称,例如 /sap/opu/odata/sap/API_SALES_ORDER_SRV/A_SalesOrder。

示例

sapodata_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="SAPOData", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "entityName" }, transformation_ctx=key)

SAP OData 实体和字段详细信息

实体 数据类型 支持的运算符
表(动态实体) String =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
整数 =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
长整型 =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
Double =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
Date =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
DateTime =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE
布尔值 =, !=
Struct =, !=, >, >=, <, <=, BETWEEN, LIKE

对查询进行分区

基于字段的分区

如果您想在 Spark 中利用并发,可以提供其他 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。整数、日期和日期时间字段支持 SAP OData 连接器中基于字段的分区。

  • 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。

    对于日期时间字段,我们接受 Spark SQL 查询中使用的 Spark 时间戳格式。

    有效值示例:

    "2000-01-01T00:00:00.000Z"
  • UPPER_BOUND:所选分区字段的排除上限值。

  • NUM_PARTITIONS:分区的数量。

  • PARTITION_BY:要执行的类型分区。如果是基于字段的分区,则需要传递“FIELD”。

例如:

sapodata= glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="sapodata", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "/sap/opu/odata/sap/SEPM_HCM_SCENARIO_SRV/EmployeeSet", "PARTITION_FIELD": "validStartDate" "LOWER_BOUND": "2000-01-01T00:00:00.000Z" "UPPER_BOUND": "2020-01-01T00:00:00.000Z" "NUM_PARTITIONS": "10", "PARTITION_BY": "FIELD" }, transformation_ctx=key)

基于记录的分区

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。

只有非 ODP 实体支持基于记录的分区,因为 ODP 实体中的分页通过下一个令牌/跳过令牌支持。

  • PARTITION_BY:要执行的类型分区。如果是基于记录的分区,则需要传递“COUNT”。

sapodata= glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="sapodata", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "/sap/opu/odata/sap/SEPM_HCM_SCENARIO_SRV/EmployeeSet", "NUM_PARTITIONS": "10", "PARTITION_BY": "COUNT" }, transformation_ctx=key)