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# Lecture à partir d’entités Domo
<a name="domo-reading-from-entities"></a>

**Prérequis**

Un objet Domo à partir duquel vous souhaitez lire. Vous aurez besoin du nom de l’objet, tel que le jeu de données ou les politiques d’autorisation des données. Le tableau suivant présente les entités prises en charge.

**Entités prises en charge pour la source** :


| Entité | Peut être filtré | Limit prise en charge | Order by prise en charge | Select prise en charge\$1 | Partitionnement pris en charge | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Ensemble de données | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | 
| Politiques d’autorisation des données | Non | Non | Non | Oui | Non | 

**Exemple :**

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1"
    }
```

## Détails des entités et des champs Domo
<a name="domo-reading-from-entities-field-details"></a>

Entités avec métadonnées statiques :

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

Pour l’entité suivante, Domo fournit des points de terminaison permettant de récupérer les métadonnées de manière dynamique, afin que la prise en charge des opérateurs soit capturée au niveau du type de données pour l’entité.

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

## Requêtes de partitionnement
<a name="domo-reading-from-partitioning"></a>

**Partitionnement basé sur les champs**

Vous pouvez indiquer les options Spark supplémentaires `PARTITION_FIELD`, `LOWER_BOUND`, `UPPER_BOUND` et `NUM_PARTITIONS` 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 DateTime champ, nous acceptons la valeur au format ISO.

  Exemple de valeur valide :

  ```
  "2023-01-15T11:18:39.205Z"
  ```

  Pour le champ Date, nous acceptons la valeur au format ISO.

  Exemple de valeur valide :

  ```
  "2023-01-15"
  ```
+ `UPPER_BOUND` : une valeur limite supérieure **exclusive** du champ de partition choisi.

  Exemple de valeur valide :

  ```
  "2023-02-15T11:18:39.205Z"
  ```
+ `NUM_PARTITIONS` : le nombre de partitions.

Les détails relatifs à la prise en charge des champs de partitionnement par entité sont présentés dans le tableau suivant :

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

Exemple :

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "permissionTime"
        "LOWER_BOUND": "2023-01-15T11:18:39.205Z"
        "UPPER_BOUND": "2023-02-15T11:18:39.205Z"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```

**Partitionnement basé sur les enregistrements**

Vous pouvez indiquer l’option Spark supplémentaire `NUM_PARTITIONS` si vous souhaitez utiliser la simultanéité dans Spark. Avec ce paramètre, la requête d’origine serait divisée en `NUM_PARTITIONS` nombres de sous-requêtes pouvant être exécutées simultanément par les tâches Spark.

Dans le partitionnement basé sur les enregistrements, le nombre total d’enregistrements présents est demandé par Domo, puis divisé par le nombre `NUM_PARTITIONS` fourni. Le nombre d’enregistrements qui en résulte est ensuite extrait simultanément par chaque sous-requête.

Exemple :

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```