Erstellen eines Datenflusses für Datenbankquellen mithilfe der Flow Service-API

In diesem Tutorial werden die Schritte zum Abrufen von Daten aus einer Datenbankquelle und zum Übertragen dieser Daten in Platform mithilfe der Flow Service -API beschrieben.

Erste Schritte

Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der folgenden Komponenten von Adobe Experience Platform voraus:

• Experience Data Model (XDM) System: Das standardisierte Framework, mit dem Experience Platform Kundenerlebnisdaten ordnet.
  • Grundlagen der Schemakomposition: Machen Sie sich mit den grundlegenden Bausteinen von XDM-Schemata vertraut, einschließlich der wichtigsten Prinzipien und Best Practices bei der Schemakomposition.
  • Entwicklerhandbuch zur Schema Registry: Enthält wichtige Informationen, die Sie benötigen, um die Schema Registry API erfolgreich aufrufen zu können. Diese umfassen Ihre {TENANT_ID}, das Konzept sogenannter „Container“ und die für Anfragen erforderlichen Kopfzeilen, von denen insbesondere die Accept-Kopfzeile und deren mögliche Werte wichtig sind.
• Catalog Service: Der Katalog ist das „System of Record“ für den Speicherort und die Herkunft von Daten in Experience Platform.
• Batch ingestion: Mit der Batch-Aufnahme-API können Sie Daten in Form von Batch-Dateien in Experience Platform aufnehmen.
• Sandboxes: Experience Platform bietet virtuelle Sandboxes, die eine einzelne Platform-Instanz in separate virtuelle Umgebungen unterteilen, damit Sie Programme für digitale Erlebnisse entwickeln und weiterentwickeln können.

Verwenden von Platform-APIs

Informationen darüber, wie Sie Platform-APIs erfolgreich aufrufen können, finden Sie im Handbuch unter Erste Schritte mit Platform-APIs.

Erstellen einer Quellverbindung

Sie können eine Quellverbindung herstellen, indem Sie eine POST-Anfrage an die Flow Service-API senden. Eine Quellverbindung besteht aus einer Verbindungs-ID, einem Pfad zur Quelldatendatei und einer Verbindungsspezifikations-ID.

Um eine Quellverbindung zu erstellen, müssen Sie auch einen Aufzählungswert für das Datenformat-Attribut definieren.

Verwenden Sie die folgenden Aufzählungswerte für dateibasierte Connectoren:

Setzen Sie für alle tabellenbasierten Connectoren den Wert auf tabular.

API-Format

POST /sourceConnections

Anfrage

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/sourceConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database source connection",
        "baseConnectionId": "6990abad-977d-41b9-a85d-17ea8cf1c0e4",
        "description": "Database source connection",
        "data": {
            "format": "tabular"
        },
        "params": {
            "tableName": "test1.Mytable",
            "columns": [
                {
                    "name": "TestID",
                    "type": "string",
                    "xdm": {
                        "type": "string"
                    }
                },
                {
                    "name": "Name",
                    "type": "string",
                    "xdm": {
                        "type": "string"
                    }
                },
                {
                    "name": "Datefield",
                    "type": "string",
                    "meta:xdmType": "date-time",
                    "xdm": {
                        "type": "string",
                        "format": "date-time"
                    }
                }
            ]
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
            "version": "1.0"
        }
    }'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die eindeutige Kennung (id) der neu erstellten Quellverbindung zurück. Diese ID ist in späteren Schritten zum Erstellen einer Zielverbindung erforderlich.

{
    "id": "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3",
    "etag": "\"ef05d265-0000-0200-0000-6019e0080000\""
}

Erstellen eines XDM-Zielschemas

Damit die Quelldaten in Platform verwendet werden können, muss ein Zielschema erstellt werden, das die Quelldaten entsprechend Ihren Anforderungen strukturiert. Das Zielschema wird dann verwendet, um einen Platform-Datensatz zu erstellen, in dem die Quelldaten enthalten sind.

Ein Ziel-XDM-Schema kann erstellt werden, indem eine POST-Anfrage an die Schema-Registrierungs-API durchgeführt wird.

Ausführliche Schritte zum Erstellen eines XDM-Zielschemas finden Sie im Tutorial zum Erstellen eines Schemas mithilfe der API.

Erstellen eines Zieldatensatzes

Ein Zieldatensatz kann erstellt werden, indem eine POST-Anfrage an die Catalog Service API durchgeführt wird, wodurch die ID des Zielschemas in der Payload angegeben wird.

Ausführliche Anweisungen zum Erstellen eines Zieldatensatzes finden Sie im Tutorial zu Erstellen eines Datensatzes mithilfe der API.

Erstellen einer Zielverbindung

Eine Zielverbindung stellt die Verbindung zum Ziel dar, in das die aufgenommenen Daten übernommen werden. Um eine Zielverbindung zu erstellen, müssen Sie die feste Verbindungsspezifikations-ID angeben, die mit dem Data Lake verknüpft ist. Diese Verbindungsspezifikations-ID lautet: c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c.

Sie verfügen jetzt über die eindeutigen Kennungen, ein Zielschema, einen Zieldatensatz und die Verbindungsspezifikations-ID zum Data Lake. Mit der Flow Service-API können Sie eine Zielverbindung erstellen, indem Sie diese Bezeichner zusammen mit dem Datensatz angeben, der die eingehenden Quelldaten enthalten soll.

API-Format

POST /targetConnections

Anfrage

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/targetConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database target connection",
        "description": "Database target connection",
        "data": {
            "schema": {
                "id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/52b59140414aa6a370ef5e21155fd7a686744b8739ecc168",
                "version": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
            }
        },
        "params": {
            "dataSetId": "6019e0e7c5dcf718db5ebc71"
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
            "version": "1.0"
        }
    }'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die eindeutige Kennung der neuen Zielverbindung (id) zurück. Dieser Wert ist in einem späteren Schritt zum Erstellen eines Datenflusses erforderlich.

{
    "id": "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e",
    "etag": "\"c0038936-0000-0200-0000-6019e1190000\""
}

Erstellen einer Zuordnung

Damit die Quelldaten in einen Zieldatensatz aufgenommen werden können, müssen sie zunächst dem Zielschema zugeordnet werden, zu dem der Zieldatensatz gehört.

Um einen Zuordnungssatz zu erstellen, senden Sie eine POST-Anfrage an den mappingSets-Endpunkt der Data Prep API, wobei Sie das Ziel-XDM-Schema $id und die Details der Zuordnungssätze, die Sie erstellen möchten, angeben.

API-Format

POST /mappingSets

Anfrage

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/conversion/mappingSets' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "version": 0,
        "xdmSchema": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/52b59140414aa6a370ef5e21155fd7a686744b8739ecc168",
        "xdmVersion": "1.0",
        "id": null,
        "mappings": [
            {
                "destinationXdmPath": "_id",
                "sourceAttribute": "TestID",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.name.fullName",
                "sourceAttribute": "Name",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.birthDate",
                "sourceAttribute": "Datefield",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            }
        ]
    }'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt Details zur neu erstellten Zuordnung zurück, einschließlich der eindeutigen Kennung (id). Diese ID ist in einem späteren Schritt erforderlich, um einen Datenfluss zu erstellen.

{
    "id": "0b090130b58b4819afc78b6dc98b484d",
    "version": 0,
    "createdDate": 1612309018666,
    "modifiedDate": 1612309018666,
    "createdBy": "{CREATED_BY}",
    "modifiedBy": "{MODIFIED_BY}"
}

Abrufen von Datenflussspezifikationen

Ein Datenfluss sorgt für die Erfassung von Daten aus Quellen und deren Aufnahme in Platform. Um einen Datenfluss zu erstellen, müssen Sie zunächst die Datenflussspezifikationen abrufen, indem Sie eine GET-Anfrage an die Flow Service-API senden. Datenflussspezifikationen sind für die Erfassung von Daten aus einer externen Datenbank oder einem NoSQL-System bestimmt.

API-Format

GET /flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"

Anfrage

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Antwort

Bei einer erfolgreichen Antwort werden die Details der Datenflussspezifikation zurückgegeben, die für die Übermittlung von Daten aus Ihrer Quelle an Platform sorgt. Die Antwort enthält die eindeutige Flussspezifikation id, die erforderlich ist, um einen neuen Datenfluss zu erstellen.

{
  "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
  "name": "CRMToAEP",
  "providerId": "0ed90a81-07f4-4586-8190-b40eccef1c5a",
  "version": "1.0",
  "attributes": {
    "isSourceFlow": true,
    "frequency": "batch",
    "notification": {
      "category": "sources",
      "flowRun": {
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "sourceConnectionSpecIds": [
    "3416976c-a9ca-4bba-901a-1f08f66978ff",
    "38ad80fe-8b06-4938-94f4-d4ee80266b07",
    "d771e9c1-4f26-40dc-8617-ce58c4b53702",
    "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
    "cc6a4487-9e91-433e-a3a3-9cf6626c1806",
    "3000eb99-cd47-43f3-827c-43caf170f015",
    "26d738e0-8963-47ea-aadf-c60de735468a",
    "74a1c565-4e59-48d7-9d67-7c03b8a13137",
    "cfc0fee1-7dc0-40ef-b73e-d8b134c436f5",
    "4f63aa36-bd48-4e33-bb83-49fbcd11c708",
    "cb66ab34-8619-49cb-96d1-39b37ede86ea",
    "eb13cb25-47ab-407f-ba89-c0125281c563",
    "1f372ff9-38a4-4492-96f5-b9a4e4bd00ec",
    "37b6bf40-d318-4655-90be-5cd6f65d334b",
    "a49bcc7d-8038-43af-b1e4-5a7a089a7d79",
    "221c7626-58f6-4eec-8ee2-042b0226f03b",
    "a8b6a1a4-5735-42b4-952c-85dce0ac38b5",
    "6a8d82bc-1caf-45d1-908d-cadabc9d63a6",
    "aac9bbd4-6c01-46ce-b47e-51c6f0f6db3f",
    "8e6b41a8-d998-4545-ad7d-c6a9fff406c3",
    "ecde33f2-c56f-46cc-bdea-ad151c16cd69",
    "102706fb-a5cd-42ee-afe0-bc42f017ff43",
    "09182899-b429-40c9-a15a-bf3ddbc8ced7",
    "0479cc14-7651-4354-b233-7480606c2ac3",
    "d6b52d86-f0f8-475f-89d4-ce54c8527328",
    "a8f4d393-1a6b-43f3-931f-91a16ed857f4",
    "1fe283f6-9bec-11ea-bb37-0242ac130002",
    "fcad62f3-09b0-41d3-be11-449d5a621b69",
    "ea1c2a08-b722-11eb-8529-0242ac130003",
    "35d6c4d8-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ff4274f2-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ba5126ec-c9ac-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "b2e08744-4f1a-40ce-af30-7abac3e23cf3",
    "929e4450-0237-4ed2-9404-b7e1e0a00309",
    "2acf109f-9b66-4d5e-bc18-ebb2adcff8d5"
  ],
  "targetConnectionSpecIds": [
    "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c"
  ],
  "permissionsInfo": {
    "view": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "read"
        ]
      }
    ],
    "manage": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "write"
        ]
      }
    ]
  },
  "optionSpec": {
    "name": "OptionSpec",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "errorDiagnosticsEnabled": {
          "title": "Error diagnostics.",
          "description": "Flag to enable detailed and sample error diagnostics summary.",
          "type": "boolean",
          "default": false
        },
        "partialIngestionPercent": {
          "title": "Partial ingestion threshold.",
          "description": "Percentage which defines the threshold of errors allowed before the run is marked as failed.",
          "type": "number",
          "exclusiveMinimum": 0
        }
      }
    }
  },
  "scheduleSpec": {
    "name": "PeriodicSchedule",
    "type": "Periodic",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "startTime": {
          "description": "epoch time",
          "type": "integer"
        },
        "frequency": {
          "type": "string",
          "enum": [
            "once",
            "minute",
            "hour",
            "day",
            "week"
          ]
        },
        "interval": {
          "type": "integer"
        },
        "backfill": {
          "type": "boolean",
          "default": true
        }
      },
      "required": [
        "startTime",
        "frequency"
      ],
      "if": {
        "properties": {
          "frequency": {
            "const": "once"
          }
        }
      },
      "then": {
        "allOf": [
          {
            "not": {
              "required": [
                "interval"
              ]
            }
          },
          {
            "not": {
              "required": [
                "backfill"
              ]
            }
          }
        ]
      },
      "else": {
        "required": [
          "interval"
        ],
        "if": {
          "properties": {
            "frequency": {
              "const": "minute"
            }
          }
        },
        "then": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 15
            }
          }
        },
        "else": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 1
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "transformationSpec": [
    {
      "name": "Copy",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "properties": {
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "deltaColumn"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "Mapping",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for different mapping from source to target",
        "properties": {
          "mappingId": {
            "type": "string"
          },
          "mappingVersion": {
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  ],
  "runSpec": {
      "name": "ProviderParams",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for creating flow run.",
        "properties": {
          "windowStartTime": {
            "type": "integer",
            "description": "The start time for the dataflow in epoch time."
          },
          "windowEndTime": {
            "type": "integer",
            "description": "The end time for the dataflow in epoch time."
          },
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "description": "The designated column used to differentiate between new and existing data. Incremental data will be ingested based on the timestamp of selected column.",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "windowStartTime",
          "windowEndTime",
          "deltaColumn"
        ]
      }
    }
}

POST /flows

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database dataflow using BigQuery",
        "description": "collecting test1.Mytable",
        "flowSpec": {
            "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
            "version": "1.0"
        },
        "sourceConnectionIds": [
            "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3"
        ],
        "targetConnectionIds": [
            "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e"
        ],
        "transformations": [
            {
                "name": "Copy",
                "params": {
                    "deltaColumn": {
                        "name": "Datefield",
                        "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
                        "timezone": "UTC"
                    }
                }
            },
            {
                "name": "Mapping",
                "params": {
                    "mappingId": "0b090130b58b4819afc78b6dc98b484d",
                    "mappingVersion": 0
                }
            }
        ],
        "scheduleParams": {
            "startTime": "1612310466",
            "frequency":"minute",
            "interval":"15",
            "backfill": "true"
        }
    }'

Antwort

Bei einer erfolgreichen Antwort wird die ID (id) des neu erstellten Datenflusses angegeben.

{
    "id": "2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c",
    "etag": "\"770029f8-0000-0200-0000-6019e7d40000\""
}

Überwachen Ihres Datenflusses

Nachdem Ihr Datenfluss erstellt wurde, können Sie die Datenaufnahme überwachen, um Informationen über die Datenflussausführungen, den Abschlussstatus und Fehler anzuzeigen. Weitere Informationen zum Überwachen von Datenflüssen finden Sie im Tutorial Überwachen von Datenflüssen in der API

Nächste Schritte

In diesem Tutorial haben Sie einen Quell-Connector erstellt,um Daten aus einer Datenbank nach einem bestimmten Zeitplan zu erfassen. Eingehende Daten können jetzt von nachgelagerten Platform-Services wie Real-time Customer Profile und Data Science Workspace verwendet werden. Weiterführende Informationen finden Sie in folgenden Dokumenten:

• Übersicht über das Echtzeit-Kundenprofil
• Übersicht über Data Science Workspace

Anhang

Im folgenden Abschnitt finden Sie die verschiedenen Quell-Connectoren für Cloud-Speicher und deren Verbindungsspezifikationen.

Verbindungsspezifikation

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