从 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 实体中读取

先决条件

您要从中读取内容的 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 对象。您将需要对象名称。

同步源支持的实体：

实体	可以筛选	支持限制	支持排序依据	支持 Select *	支持分区
活动	支持	是	是	是	是
动态内容	支持	是	是	是	是
电子邮件	支持	是	是	是	是
电子邮件模板	支持	是	是	是	是
Engagement Studio 程序	支持	是	是	是	是
文件夹内容	支持	是	是	是	是
登录页面	支持	是	是	是	是
生命周期历史记录	支持	是	是	是	是
生命周期阶段	支持	是	是	是	是
列表	支持	是	是	是	是
电子邮件列表	支持	是	是	是	是
成员资格列表	支持	是	是	是	是
机会	支持	是	是	是	是
潜在客户	支持	是	是	是	是
潜在客户账户	支持	是	是	是	是
用户	是	是	是	是	是

示例：


salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="SalesforcePardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5"
    }
   )

异步源支持的实体：

实体	可以筛选	支持限制	支持排序依据	支持 Select *	支持分区
活动	是	否	否	是	否
动态内容	是	否	否	是	否
电子邮件模板	是	否	否	是	否
登录页面	是	否	否	是	否
生命周期历史记录	是	否	否	是	否
生命周期阶段	是	否	否	是	否
列表	是	否	否	是	否
电子邮件列表	是	否	否	是	否
成员资格列表	是	否	否	是	否
Opportunity	是	否	否	是	否
潜在客户	是	否	否	是	否
潜在客户账户	是	否	否	是	否
用户	是	否	否	是	否

示例：


salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="SalesforcePardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "TRANSFER_MODE": "ASYNC"
    }
   )

Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 实体和字段详细信息：

要查看以下实体的字段详细信息，请导航到 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement API，选择指南，向下滚动到开源 API 包装器，从菜单中展开版本 5 文档，然后选择一个实体。

实体列表：

活动
动态内容
电子邮件
电子邮件模板
Engagement Studio 程序
文件夹内容
登录页面
生命周期历史记录
生命周期阶段
列表
电子邮件列表
成员资格列表
Opportunity
潜在客户
潜在客户账户
用户

除上述字段外，异步模式还支持每个实体的特定可筛选字段，如下表所示。

实体	异步模式支持的其他可筛选字段
活动	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
动态内容	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
电子邮件模板	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
Engagement Studio 程序	-
登录页面	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
生命周期历史记录	`createdAfter`, `createdBefore`
生命周期阶段	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
列表	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
电子邮件列表	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
成员资格列表	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
Opportunity	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
潜在客户	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`
潜在客户账户	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`
用户	`createdAfter`, `createdBefore`, `deleted`, `updatedAfter`, `updatedBefore`

有关其他字段的更多信息，请参阅 Salesforce Export API

请注意连接器的以下注意事项：

实体中 delete 字段的值可以是 false（默认）、true 或 all。

对查询进行分区

基于筛选器的分区：

如果您想在 Spark 中利用并发，可以提供其他 Spark 选项：PARTITION_FIELD、LOWER_BOUND、UPPER_BOUND 和 NUM_PARTITIONS。使用这些参数，原始查询将被拆分为 NUM_PARTITIONS 个子查询，这些子查询可以由 Spark 任务同时执行。

PARTITION_FIELD：用于对查询进行分区的字段的名称。
LOWER_BOUND：所选分区字段的包含下限值。

对于日期时间字段，我们接受 Spark SQL 查询中使用的 Spark 时间戳格式。

有效值示例：
```
"2022-01-01T01:01:01.000Z"
```
UPPER_BOUND：所选分区字段的排除上限值。
NUM_PARTITIONS：分区的数量。
PARTITION_BY：要执行的分区类型。如果是基于字段的分区，则需要传递“FIELD”。

示例：


salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01T01:01:01.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-01T01:01:01.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_BY": "FIELD"
    }
   )

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