# Classe FindIncrementalMatches
<a name="glue-etl-scala-apis-glue-ml-findincrementalmatches"></a>

**Pacote: com.amazonaws.services.glue.ml**

```
object FindIncrementalMatches
```

## Def apply
<a name="glue-etl-scala-apis-glue-ml-findincrementalmatches-defs-apply"></a>

```
apply(existingFrame: DynamicFrame,
            incrementalFrame: DynamicFrame,
            transformId: String,
            transformationContext: String = "",
            callSite: CallSite = CallSite("Not provided", ""),
            stageThreshold: Long = 0,
            totalThreshold: Long = 0,
            enforcedMatches: DynamicFrame = null): DynamicFrame,
			computeMatchConfidenceScores: Boolean
```

Encontre correspondências entre os quadros existentes e incrementais e retorne um novo quadro com uma coluna contendo um ID exclusivo por grupo de correspondência.
+ `existingframe`: um quadro existente ao qual foi atribuído um ID correspondente para cada grupo. Obrigatório.
+ `incrementalframe`: um quadro incremental usado para encontrar correspondências no quadro existente. Obrigatório.
+ `transformId`: o ID exclusivo associado à transformação FindIncrementalMatches a ser aplicado em registros no quadro de entrada. Obrigatório.
+ `transformationContext`: o identificador para esse `DynamicFrame`. O `transformationContext` é usado como uma chave para o estado do marcador de trabalho que é mantido nas execuções. Opcional.
+ `callSite`: usado para fornecer informações de contexto para o relatório de erros. Esses valores são definidos automaticamente quando chamados do Python. Opcional.
+ `stageThreshold`: o número máximo de registros de erros permitidos a partir da computação desse `DynamicFrame` antes de lançar uma exceção, excluindo os registros presentes no `DynamicFrame` anterior. Opcional. O padrão é zero.
+ `totalThreshold`: o número máximo de registros de erros totais antes que uma exceção seja lançada, incluindo os de quadros anteriores. Opcional. O padrão é zero.
+ `enforcedMatches`: o quadro para correspondências impostas. Opcional. O padrão é `null`.
+ `computeMatchConfidenceScores`: um valor booleano que indica se é preciso calcular uma pontuação de confiança para cada grupo de registros correspondentes. Opcional. O padrão é falso.

Retorna um novo quadro dinâmico com um identificador exclusivo atribuído a cada grupo de registros correspondentes.