# 从 Jira Cloud 实体中读取
<a name="jira-cloud-reading-from-entities"></a>

**先决条件**：。

您要从中读取内容的 Jira Cloud 对象。您将需要审计记录或问题等对象名称。下表显示支持的实体。

**源支持的实体**：


| 实体 | 可以筛选 | 支持限制 | 支持排序依据 | 支持 Select \$1 | 支持分区 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 审计记录 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 问题 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 问题字段 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 问题字段配置 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 问题链接类型 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 问题通知方案 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 问题安全方案 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 问题类型方案 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 
| 问题类型屏幕方案 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 
| 问题类型 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| Jira 设置 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| Jira 设置高级 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| Jira 设置全局 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 标签 | 否 | 否 | 否 | 是 | 是 | 
| 我自己 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 权限 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否。 | 
| 项目 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 
| 项目类别 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 项目类型 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 服务器信息 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 用户 | 否 | 否 | 否。 | 是 | 否 | 
| 工作流 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 
| 工作流方案 | 否 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 工作流方案项目关联 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 工作流状态 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 
| 工作流状态类别 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 

**示例**：

```
jiracloud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="JiraCloud",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "audit-record",
        "API_VERSION": "v3"
    }
```

**Jira Cloud 实体和字段详细信息**：

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

## 对查询进行分区
<a name="jira-cloud-reading-partitioning-queries"></a>

如果您想在 Spark 中利用并发，可以提供附加 Spark 选项 `NUM_PARTITIONS`。使用此参数，原始查询将被拆分为 `NUM_PARTITIONS` 个子查询，这些子查询可以由 Spark 任务同时执行。
+ `NUM_PARTITIONS`：分区的数量。

示例：

```
jiraCloud_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="JiraCloud",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "issue",
        "API_VERSION": "v3",
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```