Lettura dalle entità di Okta - AWS Glue

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Lettura dalle entità di Okta

Prerequisiti

  • Un oggetto di Okta da cui si desidera leggere. Consultare la tabella delle entità supportate qui di seguito per verificare quelle disponibili.

Entità supportate

Entità Può essere filtrato Supporta Limite Supporta Ordina per Supporta Seleziona * Supporta Partizionamento
Applicazioni Sì Sì No Sì No
Dispositivi Sì Sì No Sì Sì
Gruppi Sì Sì Sì Sì Sì
Utenti Sì Sì Sì Sì Sì
Tipi di utente No No No Sì No

Esempio 

okta_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="Okta",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "applications",
        "API_VERSION": "v1"
    }

Dettagli dell'entità e del campo di Okta

Elenco delle entità:

Query di partizionamento

Se si desidera utilizzare la simultaneità in Spark, possono essere fornite opzioni Spark PARTITION_FIELD, LOWER_BOUND, UPPER_BOUND, NUM_PARTITIONS aggiuntive. Con questi parametri, la query originale viene suddivisa in NUM_PARTITIONS query secondarie che possono essere eseguite contemporaneamente dalle attività Spark.

  • PARTITION_FIELD: il nome del campo da utilizzare per partizionare la query.

  • LOWER_BOUND: un valore limite inferiore inclusivo del campo di partizione scelto.

    Per la data, accettiamo il formato di data di Spark utilizzato nelle query di Spark SQL. Esempio di valori validi: "2024-02-06".

  • UPPER_BOUND: un valore limite superiore esclusivo del campo di partizione scelto.

  • NUM_PARTITIONS: numero di partizioni.

Esempio 

okta_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="okta",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "lastUpdated",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "lastMembershipUpdated"
        "LOWER_BOUND": "2022-08-10T10:28:46.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-08-10T10:28:46.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }