Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para el resto Adobe Experience Platform de tutoriales Data Science Workspace . Una vez finalizado, el esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos estarán disponibles para usted y los miembros de su organización de IMS en Experience Platform.
Antes de iniciar este tutorial, debe tener los siguientes requisitos previos:
{ACCESS_TOKEN}
{API_KEY}
{IMS_ORG}
{CLIENT_SECRET}
{PRIVATE_KEY}
El esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos se crean automáticamente mediante la secuencia de comandos de arranque proporcionada. Siga los pasos a continuación en orden:
Dentro del paquete de recursos del Experience Platform tutorial, navegue hasta el directorio bootstrap
y abra config.yaml
con un editor de texto adecuado.
En la Enterprise
sección , introduzca los siguientes valores:
Enterprise:
api_key: {API_KEY}
org_id: {IMS_ORG}
tech_acct: {technical_account_id}
client_secret: {CLIENT_SECRET}
priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
Edite los valores que se encuentran en la sección Platform
, Ejemplo que se muestra a continuación:
Platform:
platform_gateway: https://platform.adobe.io
ims_token: {ACCESS_TOKEN}
ingest_data: "True"
build_recipe_artifacts: "False"
kernel_type: Python
platform_gateway
:: La ruta de acceso base para llamadas de API. No modifique este valor.ims_token
:: Tu {ACCESS_TOKEN}
va aquí.ingest_data
:: Para este tutorial, establezca este valor como "True"
para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de sólo "False"
creará los esquemas.build_recipe_artifacts
:: A los efectos de este tutorial, establezca este valor como "False"
para evitar que la secuencia de comandos genere un artefacto de fórmula.kernel_type
:: Tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python
si build_recipe_artifacts
se configura como "False"
; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.En la Titles
sección, proporcione la siguiente información de manera adecuada para los datos de muestra de Ventas al por menor, guarde y cierre el archivo después de realizar las ediciones. Ejemplo que se muestra a continuación:
Titles:
input_class_title: retail_sales_input_class
input_mixin_title: retail_sales_input_mixin
input_mixin_definition_title: retail_sales_input_mixin_definition
input_schema_title: retail_sales_input_schema
input_dataset_title: retail_sales_input_dataset
file_replace_tenant_id: DSWRetailSalesForXDM0.9.9.9.json
file_with_tenant_id: DSWRetailSales_with_tenant_id.json
is_output_schema_different: "True"
output_mixin_title: retail_sales_output_mixin
output_mixin_definition_title: retail_sales_output_mixin_definition
output_schema_title: retail_sales_output_title
output_dataset_title: retail_sales_output_dataset
Abra la aplicación terminal y vaya al directorio de recursos del Experience Platform tutorial.
Defina el bootstrap
directorio como la ruta de trabajo actual y ejecute la bootstrap.py
secuencia de comandos Python introduciendo el siguiente comando:
python bootstrap.py
La secuencia de comandos puede tardar varios minutos en completarse.
Una vez finalizado correctamente el script de arranque, se pueden ver los esquemas y conjuntos de datos de entrada y salida de Retail Sales en Experience Platform. Consulte el tutorial de datos de esquema deprevisualización para obtener más información.
También ha ingerido correctamente los datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform el uso de la secuencia de comandos de arranque proporcionada.
Para continuar trabajando con los datos ingestados: