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從 Asana 實體讀取

焦點模式
從 Asana 實體讀取 - AWS Glue

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

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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

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使用者

產品組合

團隊
專案
章節
任務
目標

AuditLogEvent

狀態更新

自訂欄位

專案簡介

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_FIELDNUM_PARTITIONS可以提供其他 Spark 選項 LOWER_BOUNDUPPER_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" }
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