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Voraussetzung
Ein ServiceNow Tables-Objekt, aus dem Sie lesen möchten. Sie benötigen den Objektnamen wie pa_bucket oder incident.
Beispiel:
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
connection_type="servicenow",
connection_options={
"connectionName": "connectionName",
"ENTITY_NAME": "pa_buckets",
"API_VERSION": "v2"
"instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
}
)ServiceNow Entitäts- und Felddetails:
ServiceNow Stellt für die folgenden Entitäten Endpunkte zum dynamischen Abrufen von Metadaten bereit, sodass die Operatorunterstützung für jede Entität auf Datentypebene erfasst wird.
| Entität | Datentyp | Unterstützte Operatoren |
|---|---|---|
| Tabellen (dynamische Entitäten) | Ganzzahl | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN |
| BigDecimal | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN | |
| Gleitkommazahl | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN | |
| Long | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN | |
| Datum | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN | |
| DateTime | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN | |
| Boolesch | =, != | |
| String | =,! =, <, <=, >, >=, ZWISCHEN, WIE | |
| Struct | N/A |
Anmerkung
Der Datentyp Struct wird in der Antwort des Konnektors in einen String-Datentyp umgewandelt.
Anmerkung
DML_STATUSist ein zusätzliches benutzerdefiniertes Attribut, das für die Nachverfolgung von ERSTELLTEN/AKTUALISIERTEN Datensätzen verwendet wird.
Abfragen partitionieren
Partitionierung auf Feldbasis:
Sie können die zusätzlichen Spark-OptionenPARTITION_FIELD,LOWER_BOUND, und angebenUPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS ob Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesen Parametern würde die ursprüngliche Abfrage in eine NUM_PARTITIONS Reihe von Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.
| Entity-Name | Partitionierung von Feldern | Datentyp |
|---|---|---|
| Dynamische Entität | sys_mod_count | Ganzzahl |
| sys_created_on, sys_updated_on | DateTime |
PARTITION_FIELD: der Name des Feldes, das zur Partitionierung der Abfrage verwendet werden soll.LOWER_BOUND: ein inklusiver Untergrenzwert des ausgewählten Partitionsfeldes.Für das Datetime-Feld akzeptieren wir das Spark-Zeitstempelformat, das in SPark SQL-Abfragen verwendet wird.
Beispiele für gültige Werte:
"2024-01-30T06:47:51.000Z"UPPER_BOUND: ein exklusiver Obergrenzwert des ausgewählten Partitionsfeldes.NUM_PARTITIONS: die Anzahl der Partitionen.
In der folgenden Tabelle werden die Informationen zur Unterstützung von Feldern zur Partitionierung von Entitäten beschrieben:
Beispiel:
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
connection_type="servicenow",
connection_options={
"connectionName": "connectionName",
"ENTITY_NAME": "pa_buckets",
"API_VERSION": "v2",
"instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
"PARTITION_FIELD": "sys_created_on"
"LOWER_BOUND": "2024-01-30T06:47:51.000Z"
"UPPER_BOUND": "2024-06-30T06:47:51.000Z"
"NUM_PARTITIONS": "10"
}Datensatzbasierte Partitionierung:
Sie können die zusätzliche Spark-Option bereitstellen, NUM_PARTITIONS wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesem Parameter wird die ursprüngliche Abfrage in eine NUM_PARTITIONS Anzahl von Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.
Bei der datensatzbasierten Partitionierung wird die Gesamtzahl der vorhandenen Datensätze von der ServiceNow API abgefragt und durch die angegebene Anzahl dividiert. NUM_PARTITIONS Die resultierende Anzahl von Datensätzen wird dann gleichzeitig von jeder Unterabfrage abgerufen.
NUM_PARTITIONS: die Anzahl der Partitionen.
Beispiel:
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
connection_type="servicenow",
connection_options={
"connectionName": "connectionName",
"ENTITY_NAME": "pa_buckets",
"API_VERSION": "v2",
"instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
"NUM_PARTITIONS": "2"
}