# Leitura de entidades do Facebook Page Insights
<a name="facebook-page-insights-reading-from-entities"></a>

**Pré-requisito**

Um objeto do Facebook Page Insights do qual você deseja ler. Você precisará do nome do objeto.

**Entidades compatíveis quanto à origem**:


| Entidade | Pode ser filtrada | Oferece suporte a limite | Oferece suporte a Ordenar por | Oferece suporte a Selecionar \$1 | Oferece suporte a particionamento | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Conteúdo da página | Sim | Não | Sim | Sim | Sim | 
| Cliques em CTA da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Engajamento da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Impressões da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Publicações da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Engajamento de publicação da página | Não | Não | Não | Sim | Não | 
| Reações à publicação da página | Não | Não | Não | Sim | Não | 
| Reações à página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Histórias | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Demografia dos usuários da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Visualizações de vídeo da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Visualizações da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Publicações de vídeo da página | Sim | Não | Não | Sim | Sim | 
| Páginas | Não | Sim | Não | Sim | Não | 
| Feeds | Sim | Sim | Não | Sim | Sim | 

**Exemplo:**

```
facebookPageInsights_read = glueContext.create_dynamic_frame. from options(
    connection_type="facebookpageinsights",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v21"
   }
```

**Detalhes de campo do Facebook Page Insights**:

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

## Particionamento de consultas
<a name="facebook-page-insights-reading-partitioning-queries"></a>

**Particionamento baseado em filtro**:

É possível fornecer as opções adicionais do Spark `PARTITION_FIELD`, `LOWER_BOUND`, `UPPER_BOUND` e `NUM_PARTITIONS` se quiser utilizar a simultaneidade no Spark. Com esses parâmetros, a consulta original seria dividida em `NUM_PARTITIONS` subconsultas, que poderiam ser executadas pelas tarefas do Spark simultaneamente.
+ `PARTITION_FIELD`: o nome do campo a ser usado para particionar a consulta.
+ `LOWER_BOUND`: um valor limite inferior **inclusivo** do campo de partição escolhido.

  No campo Datetime, aceitamos o formato de carimbo de data/hora do Spark usado em consultas SQL do Spark.

  Exemplos de valores válidos:

  ```
  "2024-09-30T01:01:01.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND`: um valor limite superior **exclusivo** do campo de partição escolhido.
+ `NUM_PARTITIONS`: o número de partições.

Exemplo:

```
facebookPageInsights_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
     connection_type="facebookpageinsights",
     connection_options={
         "connectionName": "connectionName",
         "ENTITY_NAME": "entityName",
         "API_VERSION": "v21",
         "PARTITION_FIELD": "created_Time"
         "LOWER_BOUND": "2024-10-27T07:00:00+0000"
         "UPPER_BOUND": "2024-10-27T07:00:00+0000"
         "NUM_PARTITIONS": "10"
     }
```