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# Lecture à partir d' ServiceNow entités
<a name="servicenow-reading-from-entities"></a>

**Prérequis**

Un objet ServiceNow Tables que vous souhaitez lire. Vous aurez besoin du nom de l’objet, comme pa\$1bucket ou incident.

**Exemple :**

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2"
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
    }
)
```

**ServiceNow détails de l'entité et du champ** :

Pour les entités suivantes, ServiceNow fournit des points de terminaison permettant de récupérer les métadonnées de manière dynamique, afin que le support des opérateurs soit capturé au niveau du type de données pour chaque entité.

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

**Note**  
Le type de données Struct est converti en type de données String dans la réponse du connecteur.

**Note**  
`DML_STATUS`est un attribut supplémentaire défini par l'utilisateur utilisé pour le suivi des CREATED/UPDATED enregistrements.

## Requêtes de partitionnement
<a name="servicenow-reading-partitioning-queries"></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.

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/glue/latest/dg/servicenow-reading-from-entities.html)
+ `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 Datetime, nous acceptons le format d'horodatage Spark utilisé dans SPark les requêtes SQL.

  Exemples de valeurs valides :

  ```
  "2024-01-30T06:47:51.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND` : une valeur limite supérieure **exclusive** du champ de partition choisi.
+ `NUM_PARTITIONS` : le nombre de partitions.

Le tableau suivant décrit les détails de prise en charge dans les champs de partitionnement d’entités :

Exemple :

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2",
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
        "PARTITION_FIELD": "sys_created_on"
        "LOWER_BOUND": "2024-01-30T06:47:51.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-06-30T06:47:51.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```

**Partitionnement basé sur des 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 est 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 l' ServiceNow API, puis divisé par le nombre fourni. `NUM_PARTITIONS` Le nombre d’enregistrements qui en résulte est ensuite extrait simultanément par chaque sous-requête.
+ `NUM_PARTITIONS` : le nombre de partitions.

Exemple :

```
servicenow_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="servicenow",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "pa_buckets",
        "API_VERSION": "v2",
        "instanceUrl": "https://<instance-name>.service-now.com"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```