從 Salesforce Marketing Cloud 帳戶參與實體讀取 - AWS Glue
分割查詢

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。

從 Salesforce Marketing Cloud 帳戶參與實體讀取

必要條件

您想要讀取的 Salesforce Marketing Cloud 帳戶參與物件。您將需要物件名稱。

來源的支援實體：

實體 可以篩選 支援限制 支援 的訂單 支援選取 * 支援分割
Campaign 是 是 是 是 是
動態內容 是 是 是 是 是
電子郵件 是 是 是 是 是
電子郵件範本 是 是 是 是 是
Engagement Studio 計劃 是 是 是 是 是
資料夾內容 是 是 是 是 是
登陸頁面 是 是 是 是 是
生命週期歷史記錄 是 是 是 是 是
生命週期階段 是 是 是 是 是
清單 是 是 是 是 是
列出電子郵件 是 是 是 是 是
列出成員資格 是 是 是 是 是
機會 是 是 是 是 是
潛在客戶 是 是 是 是 是
潛在客戶帳戶 是 是 是 是 是
使用者 是 是 是 是 是

範例：

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5"
    }
   )

請注意連接器的下列考量事項：

  • 實體中的delete欄位值可以是 false（預設）true、 或 all。

分割查詢

以篩選條件為基礎的分割：

如果您想要NUM_PARTITIONS在 Spark 中使用並行PARTITION_FIELD，您可以提供額外的 Spark LOWER_BOUND選項 UPPER_BOUND、、 和 。透過這些參數，原始查詢會分割為 Spark 任務可同時執行的子查詢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。

    針對 Datetime 欄位，我們接受 SPark SQL查詢中使用的 Spark 時間戳記格式。

    有效值的範例：

    "2022-01-01T01:01:01.000Z"

  • UPPER_BOUND：所選分割區欄位的專屬上限值。

  • NUM_PARTITIONS：分割區的數量。

  • PARTITION_BY：要執行的分割類型。如果以欄位為基礎的分割，則要傳遞「FIELD」。

範例：

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01T01:01:01.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-01T01:01:01.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_BY": "FIELD"
    }
   )