Batch-Aufnahme-API - Übersicht

Mit der Adobe Experience Platform Batch Ingestion-API können Sie Daten als Batch-Dateien in Platform erfassen. Daten, die erfasst werden, können Profildaten aus einer reduzierten Datei (z. B. einer Parquet-Datei) oder Daten sein, die einem bekannten Schema im Experience Data Model (XDM)-Registrierung.

Die Referenz zur Batch Ingestion-API enthält zusätzliche Informationen zu diesen API-Aufrufen.

Das folgende Diagramm zeigt den Vorgang der Batch-Erfassung.

Erste Schritte

Die in diesem Handbuch verwendeten API-Endpunkte sind Teil der Batch-Aufnahme-API. Bevor Sie fortfahren, lesen Sie das Handbuch Erste Schritte mit Links zur zugehörigen Dokumentation, einer Anleitung zum Lesen der API-Beispielaufrufe in diesem Dokument und wichtigen Informationen zu den erforderlichen Kopfzeilen, die für die erfolgreiche Ausführung von Aufrufen an eine Experience Platform-API erforderlich sind.

Voraussetzungen für Data Ingestion

• Die hochzuladenden Daten müssen im Parquet- oder JSON-Format vorliegen.
• Ein Datensatz, der im Catalog services.
• Der Inhalt der Parquet-Datei muss mit einer Untergruppe des Schemas des hochgeladenen Datensatzes übereinstimmen.
• Lassen Sie sich nach der Authentifizierung Ihr eindeutiges Zugriffstoken anzeigen.

Best Practices zur Batch-Erfassung

• Die empfohlene Batch-Größe liegt zwischen 256 MB und 100 GB.
• Jeder Batch sollte maximal 1500 Dateien enthalten.

Einschränkungen bei der Batch-Erfassung

Die Erfassung von Batch-Daten unterliegt verschiedenen Einschränkungen:

• Maximale Anzahl von Dateien pro Batch: 1.500
• Maximale Batch-Größe: 100 GB
• Maximale Anzahl von Eigenschaften oder Feldern pro Zeile: 10.000
• Maximale Anzahl der Batches pro Minute und Anwender: 138

Typen

Bei der Erfassung von Daten ist es wichtig zu verstehen, wie Experience Data Model (XDM)-Schemas funktionieren. Weiterführende Informationen zur Zuordnung von XDM-Feldtypen zu verschiedenen Formaten finden Sie im Entwicklerhandbuch zur Schemaregistrierung.

Bei der Erfassung von Daten gibt es eine gewisse Flexibilität. Wenn ein Typ nicht mit dem Zielschema übereinstimmt, werden die Daten in den ausgedrückten Zieltyp konvertiert. Wenn das nicht möglich ist, schlägt der Batch mit einer TypeCompatibilityException fehl.

Beispielsweise verfügt weder JSON noch CSV über eine date oder date-time Typ. Daher werden diese Werte mithilfe von Formatierte Zeichenfolgen im ISO 8061-Format ("2018-07-10T15:05:59.000-08:00") oder Unix-Zeit formatiert in Millisekunden (1531263959000) und werden bei der Aufnahme in den Ziel-XDM-Typ konvertiert.

Folgende Tabelle enthält die Konversionen, die beim Erfassen von Daten unterstützt werden.

Verwenden der API

Die Data Ingestion Mit der API können Sie Daten als Batches (eine Dateneinheit, die aus einer oder mehreren Dateien besteht, die als Einheit erfasst werden sollen) in Experience Platform in drei grundlegenden Schritten:

1. Erstellen eines neuen Batches.
2. Hochladen von Dateien in einen angegebenen Datensatz, der dem XDM-Schema der Daten entspricht.
3. Signalisieren des Batch-Endes.

Erstellen eines Batches

Bevor Daten zu einem Datensatz hinzugefügt werden können, müssen sie mit einem Batch verknüpft werden, der später in einen bestimmten Datensatz hochgeladen wird.

POST /batches

Anfrage

curl -X POST "https://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}"
  -d '{
          "datasetId": "{DATASET_ID}"
      }'

Antwort

{
    "id": "{BATCH_ID}",
    "imsOrg": "{ORG_ID}",
    "updated": 0,
    "status": "loading",
    "created": 0,
    "relatedObjects": [
        {
            "type": "dataSet",
            "id": "{DATASET_ID}"
        }
    ],
    "version": "1.0.0",
    "tags": {},
    "createdUser": "{USER_ID}",
    "updatedUser": "{USER_ID}"
}

Datei-Upload

Nachdem Sie erfolgreich einen neuen Batch zum Hochladen erstellt haben, können Dateien in einen bestimmten Datensatz hochgeladen werden.

Sie können Dateien mit der Small File Upload-API hochladen. Wenn Ihre Dateien jedoch zu groß sind und das Gateway-Limit überschritten wird (z. B. längere Timeouts, Anfragen für überschrittene Dateigröße und andere Einschränkungen), können Sie zur Large File Upload-API wechseln. Diese API lädt die Datei in Teilen hoch und fügt die Daten mithilfe des Aufrufs Large File Upload Complete-API wieder zusammen.

Hochladen von kleinen Dateien

Nachdem ein Batch erstellt wurde, können Daten in einen bereits vorhandenen Datensatz hochgeladen werden. Die hochgeladene Datei muss mit dem referenzierten XDM-Schema übereinstimmen.

PUT /batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/{FILE_NAME}

Anfrage

curl -X PUT "https://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/{FILE_NAME}.parquet" \
  -H "content-type: application/octet-stream" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}" \
  --data-binary "@{FILE_PATH_AND_NAME}.parquet"

Antwort

#Status 200 OK, with empty response body

Hochladen großer Dateien – Datei erstellen

Um eine große Datei hochzuladen, muss die Datei in kleinere Abschnitte aufgeteilt und diese Abschnitte müssen einzeln hochgeladen werden.

POST /batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/{FILE_NAME}?action=initialize

Anfrage

curl -X POST "https://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/part1=a/part2=b/{FILE_NAME}.parquet?action=initialize" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}"

Antwort

#Status 201 CREATED, with empty response body

Hochladen großer Dateien – nachfolgende Teile hochladen

Nachdem die Datei erstellt wurde, können alle nachfolgenden Teile durch wiederholte PATCH-Anfragen hochgeladen werden, jeweils einen für jeden Abschnitt der Datei.

PATCH /batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/{FILE_NAME}

Anfrage

curl -X PATCH "https://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches/{BATCH_ID}/datasets/{DATASET_ID}/files/part1=a/part2=b/{FILE_NAME}.parquet" \
  -H "content-type: application/octet-stream" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}" \
  -H "Content-Range: bytes {CONTENT_RANGE}" \
  --data-binary "@{FILE_PATH_AND_NAME}.parquet"

Antwort

#Status 200 OK, with empty response

Kennzeichnen der Fertigstellung eines Batches

Nachdem alle Dateien in den Batch hochgeladen wurden, kann dieser als fertiggestellt gekennzeichnet werden. Dadurch wird die Catalog DataSetFile-Einträge werden für die abgeschlossenen Dateien erstellt und dem oben generierten Batch zugeordnet. Der Catalog-Batch wird dann als erfolgreich markiert, wodurch bei nachgelagerten Flüssen die Aufnahme der verfügbaren Daten ausgelöst wird.

Anfrage

POST /batches/{BATCH_ID}?action=COMPLETE

curl -X POST "https://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches/{BATCH_ID}?action=COMPLETE" \
-H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
-H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
-H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
-H "x-api-key: {API_KEY}"

Antwort

#Status 200 OK, with empty response

Prüfen des Batch-Status

Während darauf gewartet wird, dass die Dateien in den Batch hochgeladen werden, kann der Status des Stapels überprüft werden, um den Fortschritt zu sehen.

API-Format

GET /batch/{BATCH_ID}

Anfrage

curl GET "https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/batch/{BATCH_ID}" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}"

Antwort

{
    "{BATCH_ID}": {
        "imsOrg": "{ORG_ID}",
        "created": 1494349962314,
        "createdClient": "MCDPCatalogService",
        "createdUser": "{USER_ID}",
        "updatedUser": "{USER_ID}",
        "updated": 1494349963467,
        "externalId": "{EXTERNAL_ID}",
        "status": "success",
        "errors": [
            {
                "code": "err-1494349963436"
            }
        ],
        "version": "1.0.3",
        "availableDates": {
            "startDate": 1337,
            "endDate": 4000
        },
        "relatedObjects": [
            {
                "type": "batch",
                "id": "foo_batch"
            },
            {
                "type": "connection",
                "id": "foo_connection"
            },
            {
                "type": "connector",
                "id": "foo_connector"
            },
            {
                "type": "dataSet",
                "id": "foo_dataSet"
            },
            {
                "type": "dataSetView",
                "id": "foo_dataSetView"
            },
            {
                "type": "dataSetFile",
                "id": "foo_dataSetFile"
            },
            {
                "type": "expressionBlock",
                "id": "foo_expressionBlock"
            },
            {
                "type": "service",
                "id": "foo_service"
            },
            {
                "type": "serviceDefinition",
                "id": "foo_serviceDefinition"
            }
        ],
        "metrics": {
            "foo": 1337
        },
        "tags": {
            "foo_bar": [
                "stuff"
            ],
            "bar_foo": [
                "woo",
                "baz"
            ],
            "foo/bar/foo-bar": [
                "weehaw",
                "wee:haw"
            ]
        },
        "inputFormat": {
            "format": "parquet",
            "delimiter": ".",
            "quote": "`",
            "escape": "\\",
            "nullMarker": "",
            "header": "true",
            "charset": "UTF-8"
        }
    }
}

Das "status"-Feld zeigt den aktuellen Status des angeforderten Batches an. Die Batches können einen der folgenden Status haben:

Batch-Erfassungstatus

Ressourcen für Business.Adobe.com

Version History Content Management Triggered Emails Lookalike Modeling Data Ingestion Cohort Analysis