Présentation de l’API d’ingestion par lots

L’API Batch Ingestion de Adobe Experience Platform vous permet d’ingérer des données dans Platform sous forme de fichiers de lot. Les données en cours d’ingestion peuvent être des données de profil provenant d’un fichier plat (un fichier Parquet, par exemple) ou des données conformes à un schéma connu dans la variable Experience Data Model Registre (XDM).

Le Référence de l’API Batch Ingestion fournit des informations supplémentaires sur ces appels API.

Le diagramme suivant décrit le processus d’ingestion par lots :

Prise en main

Les points de terminaison d’API utilisés dans ce guide font partie de la variable API Batch Ingestion. Avant de continuer, consultez le guide de prise en main pour obtenir des liens vers la documentation associée, un guide de lecture des exemples d’appels API dans ce document et des informations importantes sur les en-têtes requis pour réussir des appels vers n’importe quelle API d’Experience Platform.

Conditions préalables de Data Ingestion

• Les données à charger doivent être au format Parquet ou JSON.
• Un jeu de données créé dans la variable Catalog services.
• Le contenu du fichier Parquet doit correspondre à un sous-ensemble du schéma du jeu de données dans lequel il est chargé.
• Obtenez votre jeton d’accès unique après l’authentification.

Bonnes pratiques d’ingestion par lots

• La taille du lot recommandée est comprise entre 256 Mo et 100 Go.
• Chaque lot doit contenir au maximum 1 500 fichiers.

Contraintes d’ingestion par lots

L’ingestion de données par lots présente certaines contraintes :

• Nombre maximal de fichiers par lot : 1 500
• Taille maximale du lot : 100 Go
• Nombre maximal de propriétés ou de champs par ligne : 10 000
• Nombre maximal de lots par minute, par utilisateur : 138

Types

Lors de l’ingestion de données, il est important de comprendre comment Experience Data Model Les schémas (XDM) fonctionnent. Pour plus d’informations sur la façon dont les types de champs XDM sont associés à différents formats, reportez-vous au guide de développement du registre des schémas.

L’ingestion de données offre une certaine souplesse : si un type ne correspond pas à ce qui se trouve dans le schéma cible, les données seront converties dans le type cible précisé. Si cette conversion est impossible, le lot échouera avec TypeCompatibilityException.

Par exemple, ni JSON ni CSV ne comportent de date ou date-time type. Par conséquent, ces valeurs sont exprimées à l’aide de Chaînes formatées ISO 8061 ("2018-07-10T15:05:59.000-08:00") ou heure Unix formatée en millisecondes (1531263959000) et convertie au moment de l’ingestion vers le type XDM cible.

Le tableau ci-dessous illustre les conversions prises en charge lors de l’ingestion de données.

Utilisation de l’API

Le Data Ingestion L’API vous permet d’ingérer des données sous forme de lots (une unité de données composée d’un ou de plusieurs fichiers à ingérer en une seule unité) dans Experience Platform en trois étapes de base :

1. Création d’un nouveau filtre.
2. Chargez des fichiers vers un jeu de données spécifique qui correspond au schéma XDM des données.
3. Signale la fin du lot.

Création d’un lot

Avant de pouvoir ajouter des données à un jeu de données, elles doivent être liées à un lot, qui sera ensuite chargé dans un jeu de données spécifié.

POST /batches

Requête

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}"
      }'

Réponse

{
    "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}"
}

Chargement des fichiers

Une fois le nouveau lot créé avec succès pour le chargement, les fichiers peuvent désormais être chargés dans le jeu de données spécifique.

Vous pouvez charger des fichiers à l’aide de l’API Small File Upload. Toutefois, si vos fichiers sont trop volumineux et que la limite de la passerelle est dépassée (par exemple, délais d’expiration étendus, demandes de taille de corps dépassés et autres contraintes), vous pouvez passer à l’API Large File Upload. Cette API charge le fichier par blocs et assemble les données à l’aide de l’appel à l’API Large File Upload Complete.

Chargement de petits fichiers

Une fois un lot créé, les données peuvent être chargées vers un jeu de données préexistant. Le fichier en cours de chargement doit correspondre à son schéma XDM référencé.

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

Requête

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"

Réponse

#Status 200 OK, with empty response body

Chargement de fichiers volumineux - création d’un fichier

Pour charger un fichier volumineux, le fichier doit être divisé en petits blocs qui seront chargés un par un.

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

Requête

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}"

Réponse

#Status 201 CREATED, with empty response body

Chargement de fichiers volumineux - chargement des parties suivantes

Une fois le fichier créé, tous les blocs suivants peuvent être chargés en exécutant des requêtes PATCH répétées, une pour chaque section du fichier.

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

Requête

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"

Réponse

#Status 200 OK, with empty response

Signalement de la fin du lot

Une fois que tous les fichiers ont été chargés dans le lot, il peut être marqué comme étant terminé. Cette action crée les entrées CatalogDataSetFile de pour les fichiers terminés et les associe au lot généré ci-dessus. Le lot de Catalog est marqué comme réussi, ce qui déclenche les flux en aval afin d’ingérer les données disponibles.

Requête

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}"

Réponse

#Status 200 OK, with empty response

Vérifier l’état du lot

En attendant que les fichiers soient chargés dans le lot, vous pouvez vérifier l’état du lot pour voir sa progression.

Format d’API

GET /batch/{BATCH_ID}

Requête

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}"

Réponse

{
    "{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"
        }
    }
}

Le champ "status" indique l’état actuel du lot demandé. Les lots peuvent avoir l’un des états suivants :

États de l’ingestion par lot

Ressources Business.Adobe.com

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