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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 | 是 | 是 | 否 | 是 | 是 |
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_starred | Boolean | NA |
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_count | Integer | NA |
對話 | reply_users | 清單 | NA |
對話 | reply_users_count | Integer | NA |
對話 | 已訂閱 | Boolean | NA |
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 | 根 | Struct | NA |
對話 | is_locked | Boolean | NA |
對話 | files | 清單 | NA |
對話 | 房間 | Struct | NA |
對話 | 上傳 | Boolean | NA |
對話 | display_as_bot | Boolean | NA |
對話 | 通道 | 字串 | NA |
對話 | no_notifications | Boolean | NA |
對話 | permalink | 字串 | NA |
對話 | pinned_to | 清單 | NA |
對話 | pinned_info | Struct | NA |
對話 | 已編輯 | Struct | NA |
對話 | app_id | 字串 | NA |
對話 | bot_profile | Struct | NA |
對話 | 中繼資料 | Struct | NA |
分割查詢
如果您想要在 Spark 中使用並行PARTITION_FIELD
,NUM_PARTITIONS
則可提供其他 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:
"2024-07-01T00:00:00.000Z"
。 -
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"
}
)