從 PayPal 實體讀取

必要條件

您要讀取的 PayPal 物件。您需要物件名稱 transaction。

來源支援的實體：

實體	可以篩選	支援限制	支援 的訂單	支援選取 *	支援分割
交易	是	是	否	是	是

範例：

paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "https://api-m.paypal.com"
    }

PayPal 實體和欄位詳細資訊：

具有靜態中繼資料的實體：

實體	欄位	資料類型	支援的運算子
交易	transaction_initiation_date	DateTime	之間
	last_refreshed_datetime	字串	N/A
	payment_instrument_type	字串	=
	balance_affecting_records_only	字串	=
	store_id	字串	=
	terminal_id	字串	=
	transaction_currency	字串	=
	transaction_id	字串	N/A
	transaction_status	字串	N/A
	transaction_type	字串	N/A
	transaction_info	Struct	N/A
	payer_info	Struct	N/A
	shipping_info	Struct	N/A
	cart_info	Struct	N/A
	store_info	Struct	N/A
	auction_info	Struct	N/A
	incentive_info	Struct	N/A

分割查詢

如果您想要NUM_PARTITIONS在 Spark 中使用並行PARTITION_FIELD，您可以提供其他 Spark 選項 LOWER_BOUNDUPPER_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。

  對於 Datetime 欄位，我們接受 ISO 格式的值。

  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：分割區的數量。

實體分割支援下列欄位：

實體名稱	分割欄位	資料類型
交易	transaction_initiation_date	DateTime

範例：

paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "transaction_initiation_date"
        "LOWER_BOUND": "2024-07-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-07-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }