Lecture à partir d’entités Google Analytics 4 - AWS Glue

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Lecture à partir d’entités Google Analytics 4

Conditions préalables

  • Un objet Google Analytics 4 à partir duquel vous souhaitez lire. Reportez-vous au tableau des entités prises en charge ci-dessous pour vérifier les entités disponibles.

Entités prises en charge

Entité Peut être filtré Limit prise en charge Order by prise en charge Select prise en charge* Partitionnement pris en charge
Real-Time Report Oui Oui Oui Oui Non
Core Report Oui Oui Oui Oui Oui

Exemple 

googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta"
    }

Détails des entités et des champs Google Analytics 4

Entité Champ Type de données Opérateurs pris en charge
Core Report Dynamic Fields
Core Report Champs de dimensions String LIKE, =
Core Report Champs de dimensions Date LIKE, =
Core Report Champs de métriques String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Core Report Champs de dimensions et de métriques personnalisés String NA
Real-Time Report appVersion String LIKE, =
Real-Time Report audienceId String LIKE, =
Real-Time Report audienceName String LIKE, =
Real-Time Report city String LIKE, =
Real-Time Report cityId String LIKE, =
Real-Time Report country String LIKE, =
Real-Time Report countryId String LIKE, =
Real-Time Report deviceCategory String LIKE, =
Real-Time Report eventName String LIKE, =
Real-Time Report minutesAgo String LIKE, =
Real-Time Report platform String LIKE, =
Real-Time Report streamId String LIKE, =
Real-Time Report streamName String LIKE, =
Real-Time Report unifiedScreenName String LIKE, =
Real-Time Report activeUsers String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Real-Time Report conversions String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Real-Time Report eventCount String >, <, >=, <=, = BETWEEN
Real-Time Report screenPageViews String >, <, >=, <=, = BETWEEN

Requêtes de partitionnement

  1. Partition basée sur un filtre

    Les options Spark supplémentaires PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND et NUM_PARTITIONS peuvent être indiquées si vous souhaitez utiliser la simultanéité dans Spark. Avec ces paramètres, la requête d’origine serait divisée en NUM_PARTITIONS nombres de sous-requêtes pouvant être exécutées simultanément par les tâches Spark.

    • PARTITION_FIELD : le nom du champ à utiliser pour partitionner la requête.

    • LOWER_BOUND : une valeur limite inférieure inclusive du champ de partition choisi.

      Pour le champ Date, nous acceptons le format de date Spark utilisé dans les requêtes SQL Spark. Exemples de valeurs valides : "2024-02-06".

    • UPPER_BOUND : une valeur limite supérieure exclusive du champ de partition choisi.

    • NUM_PARTITIONS : nombre de partitions.

    Exemple 

    googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta",
        "PARTITION_FIELD": "date"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-02"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }

  2. Partition basée sur des enregistrements

    Les options Spark supplémentaires NUM_PARTITIONS peuvent être indiquées si vous souhaitez utiliser la simultanéité dans Spark. Avec ces paramètres, la requête d’origine serait divisée en NUM_PARTITIONS nombres de sous-requêtes pouvant être exécutées simultanément par les tâches Spark.

    • NUM_PARTITIONS : nombre de partitions.

    Exemple 

    googleAnalytics4_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="GoogleAnalytics4",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v1beta",
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }