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先決條件
您想要讀取的 Asana 物件。請參閱以下支援的實體表格,以檢查可用的實體。
來源支援的實體
實體 | 可以篩選 | 支援限制 | 支援 排序依據 | 支援選取 * | 支援分割 |
---|---|---|---|---|---|
工作區 |
否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
Tag | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
使用者 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
產品組合 |
否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
團隊 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
專案 | 是 | 是 | 否 | 是 | 否 |
章節 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
任務 | 是 | 否 | 否 | 是 | 是 |
目標 | 是 | 是 | 否 | 是 | 否 |
AuditLogEvent |
是 | 是 | 否 | 是 | 否 |
狀態更新 |
是 | 是 | 否 | 是 | 否 |
自訂欄位 |
否 | 是 | 否 | 是 | 否 |
專案簡介 |
是 | 否 | 否 | 是 | 是 |
範例
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 實體和欄位詳細資訊
分割查詢
如果您想要在 Spark 中使用並行PARTITION_FIELD
,NUM_PARTITIONS
可以提供其他 Spark 選項 LOWER_BOUND
、UPPER_BOUND
、。透過這些參數,原始查詢會分割為可由 Spark 任務同時執行的子查詢NUM_PARTITIONS
數目。
-
PARTITION_FIELD
:用於分割查詢的欄位名稱。 -
LOWER_BOUND
:所選分割區欄位的包含下限值。對於日期,我們接受 Spark SQL查詢中使用的 Spark 日期格式。有效值的範例:
2024-06-07T13:30:00.134Z
。 -
UPPER_BOUND
:所選分割區欄位的專屬上限值。 -
NUM_PARTITIONS
:分割區數量。
下表會擷取實體分割欄位支援詳細資訊。
實體名稱 | 分割欄位 | 資料類型 |
---|---|---|
任務 |
created_at |
DateTime |
任務 |
modified_at |
DateTime |
範例
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"
}