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從 Slack 實體讀取

焦點模式
從 Slack 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

  • 您要讀取的 Slack 物件。

支援的實體

實體 可以篩選 支援限制 支援 排序方式 支援選取 * 支援分割
對話

範例

slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8" } )

Slack 實體和欄位詳細資訊

實體 欄位 資料類型 支援的運算子
對話附件清單NA
對話bot_id字串NA
對話blocks清單NA
對話client_msg_id字串NA
對話is_starredBooleanNA
對話last_read字串NA
對話latest_reply字串NA
對話反應清單NA
對話回應清單NA
對話reply_countIntegerNA
對話reply_users清單NA
對話reply_users_countIntegerNA
對話已訂閱BooleanNA
對話子類型字串NA
對話text字串NA
對話團隊字串NA
對話thread_ts字串NA
對話ts字串EQUAL_TO、BETWEEN、LESS_THAN、LESS_THAN_或_EQUAL_TO、GREATER_THAN、GREATER_THAN_或_EQUAL_TO
對話type字串NA
對話使用者字串NA
對話邀請者字串NA
對話StructNA
對話is_lockedBooleanNA
對話files清單NA
對話房間StructNA
對話上傳BooleanNA
對話display_as_botBooleanNA
對話通道字串NA
對話no_notificationsBooleanNA
對話permalink字串NA
對話pinned_to清單NA
對話pinned_infoStructNA
對話已編輯StructNA
對話app_id字串NA
對話bot_profileStructNA
對話中繼資料StructNA

分割查詢

如果您想要在 Spark 中使用並行PARTITION_FIELDNUM_PARTITIONS則可提供其他 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:"2024-07-01T00:00:00.000Z"

  • UPPER_BOUND:所選分割區欄位的專屬上限值。

  • NUM_PARTITIONS:分割區數量。

下表擷取實體智慧分割欄位支援詳細資訊。

實體名稱 分割欄位 資料類型
對話 ts 字串

範例

slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="slack", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8", "PARTITION_FIELD": "ts" "LOWER_BOUND": "2022-12-01T00:00:00.000Z" "UPPER_BOUND": "2024-09-23T15:00:00.000Z" "NUM_PARTITIONS": "2" } )
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