Salesforce 엔티티에서 읽기

사전 조건

읽고 싶은 세일즈포스 Sobject입니다. 또는 또는 와 같은 개체 이름이 필요합니다. Account Case Opportunity

예:

salesforce_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforce",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "Account",
        "API_VERSION": "v60.0"
    }

파티셔닝 쿼리

Spark에서 동시성을 활용하려는 NUM_PARTITIONS 경우 추가 Spark 옵션 PARTITION_FIELD LOWER_BOUNDUPPER_BOUND,, 및 을 제공할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 사용하면 원본 쿼리가 Spark 작업에서 동시에 실행할 수 있는 NUM_PARTITIONS 여러 개의 하위 쿼리로 분할됩니다.

• PARTITION_FIELD: 쿼리를 분할하는 데 사용할 필드의 이름.

• LOWER_BOUND: 선택한 파티션 필드의 포괄적인 하한 값입니다.

  타임스탬프 필드의 경우 Spark SQL 쿼리에 사용되는 Spark 타임스탬프 형식을 사용할 수 있습니다.

  유효한 값의 예:

  "TIMESTAMP \"1707256978123\"" 
  "TIMESTAMP ’2024-02-06 22:02:58.123 UTC'"
  "TIMESTAMP \"2018-08-08 00:00:00 Pacific/Tahiti\" 
  "TIMESTAMP \"2018-08-08 00:00:00\"" 
  "TIMESTAMP \"-123456789\" Pacific/Tahiti" 
  "TIMESTAMP \"1702600882\""

• UPPER_BOUND: 선택한 파티션 필드의 배타적 상한값입니다.

• NUM_PARTITIONS: 파티션 수.

예제

salesforce_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforce",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "Account",
        "API_VERSION": "v60.0",
        "PARTITION_FIELD": "SystemModstamp"
        "LOWER_BOUND": "TIMESTAMP '2021-01-01 00:00:00 Pacific/Tahiti'"
        "UPPER_BOUND": "TIMESTAMP '2023-01-10 00:00:00 Pacific/Tahiti'"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }