# PayPal 엔터티에서 읽기
<a name="paypal-reading-from-entities"></a>

**사전 조건**

읽으려는 PayPal 객체입니다. 객체 이름, `transaction`이 필요합니다.

**소스에 대해 지원되는 엔터티**:


| 개체 | 필터링 가능 | 제한 지원 | 정렬 기준 지원 | Select \$1 지원 | 분할 지원 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| transaction | 예 | 예 | 아니요 | 예 | 예 | 

**예시:**

```
paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "https://api-m.paypal.com"
    }
```

**PayPal 엔터티 및 필드 세부 정보**:

정적 메타데이터를 포함하는 엔터티:

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

## 쿼리 파티셔닝
<a name="paypal-reading-partitioning-queries"></a>

Spark에서 동시성을 활용하려는 경우 추가 Spark 옵션(`PARTITION_FIELD`, `LOWER_BOUND`, `UPPER_BOUND`, `NUM_PARTITIONS`)을 제공할 수 있습니다. 이러한 파라미터를 사용하면 Spark 작업에서 동시에 실행할 수 있는 `NUM_PARTITIONS`개의 하위 쿼리로 원래 쿼리가 분할됩니다.
+ `PARTITION_FIELD`: 쿼리 분할에 사용할 필드의 이름입니다.
+ `LOWER_BOUND`: 선택한 파티션 필드의 하한 값(**경계 포함**).

  Datetime 필드의 경우 ISO 형식의 값이 허용됩니다.

  유효한 값의 예제:

  ```
  "2024-07-01T00:00:00.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND`: 선택한 파티션 필드의 상한 값(**경계 제외**).
+ `NUM_PARTITIONS`: 파티션 수.

엔터티별 분할에는 다음 필드가 지원됩니다.


| 엔터티 이름 | 분할 필드 | 데이터 유형 | 
| --- | --- | --- | 
| transaction | transaction\$1initiation\$1date | DateTime | 

예시:

```
paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "transaction_initiation_date"
        "LOWER_BOUND": "2024-07-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-07-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```