Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Lesen aus Adobe-Marketo-Engage-Entitäten
<a name="adobe-marketo-engage-reading-from-entities"></a>

**Voraussetzung**

Ein Adobe-Marketo-Engage-Objekt, aus dem gelesen werden soll. Sie benötigen den Objektnamen, z. B. „leads“ oder „activities“ oder „customobjects“. Die folgenden Tabellen zeigen die unterstützten Entitäten.

**Unterstützte Entitäten für die Quelle (synchron)**:


| Entität | Kann gefiltert werden | Unterstützt Limit | Unterstützt „Sortieren nach“ | Unterstützt „\$1 auswählen“ | Unterstützt Partitionierung | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| leads | Ja | Ja | Nein | Ja | Nein | 
| activities | Ja | Ja | Nein | Ja | Nein | 
| customobjects | Ja | Ja | Nein | Ja | Nein | 

**Unterstützte Entitäten für die Quelle (asynchron)**:


| Entität | Kann gefiltert werden | Unterstützt Limit | Unterstützt „Sortieren nach“ | Unterstützt „\$1 auswählen“ | Unterstützt Partitionierung | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| leads | Ja | Nein | Nein | Ja | Ja | 
| activities | Ja | Nein | Nein | Ja | Nein | 
| customobjects | Ja | Nein | Nein | Ja | Ja | 

**Beispiel:**

```
adobe-marketo-engage_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="adobe-marketo-engage",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "leads",
        "API_VERSION": "v2",
        "INSTANCE_URL": "https://539-t**-6**.mktorest.com"
    }
```

**Entitäts- und Felddetails von Adobe Marketo Engage**:

**Entitäten mit statischen Metadaten**: 

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/adobe-marketo-engage-reading-from-entities.html)

**Entitäten mit dynamischen Metadaten**:

Für folgende Entitäten bietet Adobe Marketo Engage Endpunkte zum dynamischen Abrufen von Metadaten, sodass die Operatorunterstützung für jede Entität auf Datentypebene erfasst wird.

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/adobe-marketo-engage-reading-from-entities.html)

## Partitionierung von Abfragen
<a name="adobe-marketo-engage-reading-partitioning-queries"></a>

Sie können die zusätzlichen Spark-Optionen `PARTITION_FIELD`,`LOWER_BOUND`, `UPPER_BOUND` und `NUM_PARTITIONS` angeben, wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesen Parametern wird die ursprüngliche Abfrage in `NUM_PARTITIONS` Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.
+ `PARTITION_FIELD`: der Name des Feldes, das zur Partitionierung der Abfrage verwendet werden soll.
+ `LOWER_BOUND`: ein **inklusiver** Untergrenzwert des ausgewählten Partitionsfelds.

  Für das DateTime Feld akzeptieren wir den Wert im ISO-Format.

  Beispiel für gültigen Wert:

  ```
  "2024-07-01T00:00:00.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND`: ein **exklusiver** Obergrenzwert des ausgewählten Partitionsfelds.
+ `NUM_PARTITIONS`: die Anzahl der Partitionen.

In der folgenden Tabelle sind Details zur Unterstützung der Partitionierung von Entitäten beschrieben:

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/adobe-marketo-engage-reading-from-entities.html)

Beispiel:

```
adobe-marketo-engage_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="adobe-marketo-engage",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "leads",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2024-07-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-07-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```