Baixar pontuações no Attribution AI
Este documento serve como um guia para baixar pontuações para o Attribution AI.
Introdução
O Attribution AI permite baixar pontuações no formato de arquivo Parquet. Este tutorial requer que você tenha lido e concluído a seção Baixar pontuações do Attribution AI na introdução guia.
Além disso, para acessar pontuações no Attribution AI, é necessário ter uma instância de serviço com um status de execução bem-sucedida disponível. Para criar uma nova instância de serviço, visite o Guia do usuário do Attribution AI. Se você criou recentemente uma instância de serviço e ela ainda está sendo treinada e pontuada, aguarde 24 horas para que ela seja concluída.
Encontrar a ID do conjunto de dados dataset-id
Na instância do serviço para Attribution AI, clique no link Mais ações na navegação superior direita e selecione Pontuações de acesso.
Uma nova caixa de diálogo é exibida, contendo um link para a documentação de pontuações de download e a ID do conjunto de dados para sua instância atual. Copie a ID do conjunto de dados para a área de transferência e prossiga para a próxima etapa.
Recuperar a ID do lote retrieve-your-batch-id
Usando sua ID do conjunto de dados da etapa anterior, você precisa fazer uma chamada para a API do catálogo para recuperar uma ID em lote. Parâmetros de consulta adicionais são usados para essa chamada de API para retornar o lote bem-sucedido mais recente, em vez de uma lista de lotes pertencentes à sua organização. Para retornar lotes adicionais, aumente o número dos limit
parâmetro de consulta para a quantidade desejada que você deseja retornar. Para obter mais informações sobre os tipos de parâmetros de consulta disponíveis, consulte o manual no filtragem de dados do catálogo usando parâmetros de consulta.
Formato da API
GET /batches?&dataSet={DATASET_ID}&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1
{DATASET_ID}
Solicitação
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/batches?&dataSet=5e8f81ce7a4ecb18a8d25b22&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1' \
-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}'
Resposta
Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga contendo um objeto de ID de lote. Neste exemplo, o valor Chave para o objeto retornado é a ID do lote 01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ
. Copie sua ID do lote para usar na próxima chamada de API.
tags
objeto reformulado para facilitar a leitura.{
"01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ": {
"status": "success",
"tags": {
"Tags": [ ... ],
},
"relatedObjects": [
{
"type": "dataSet",
"id": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22"
}
],
"id": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"externalId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"replay": {
"predecessors": [
"01E5N7EDQQP4JHJ93M7C3WM5SP"
],
"reason": "Replacing for 2020-04-09",
"predecessorListingType": "IMMEDIATE"
},
"inputFormat": {
"format": "parquet"
},
"imsOrg": "412657965Y566A4A0A495D4A@AdobeOrg",
"started": 1586715571808,
"metrics": {
"partitionCount": 1,
"outputByteSize": 2380339,
"inputFileCount": -1,
"inputByteSize": 2381007,
"outputRecordCount": 24340,
"outputFileCount": 1,
"inputRecordCount": 24340
},
"completed": 1586715582735,
"created": 1586715571217,
"createdClient": "acp_foundation_push",
"createdUser": "sensei_exp_attributionai@AdobeID",
"updatedUser": "acp_foundation_dataTracker@AdobeID",
"updated": 1586715583582,
"version": "1.0.5"
}
}
Recupere a próxima chamada da API com sua ID de lote retrieve-the-next-api-call-with-your-batch-id
Depois de ter a ID do lote, você poderá fazer uma nova solicitação para o GET /batches
. A solicitação retorna um link usado como a próxima solicitação de API.
Formato da API
GET batches/{BATCH_ID}/files
{BATCH_ID}
Solicitação
Usando sua própria ID de lote, faça a seguinte solicitação.
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/batches/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ/files' \
-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}'
Resposta
Uma resposta bem-sucedida retorna uma carga que contém um _links
objeto. No prazo de _links
o objeto é um href
com uma nova chamada de API como seu valor. Copie esse valor para prosseguir para a próxima etapa.
{
"data": [
{
"dataSetFileId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1",
"dataSetViewId": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22",
"version": "1.0.0",
"created": "1586715582571",
"updated": "1586715582571",
"isValid": false,
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
Recuperar seus arquivos retrieving-your-files
Usar o href
valor que você recebeu na etapa anterior como uma chamada de API, faça uma nova solicitação do GET para recuperar o diretório do arquivo.
Formato da API
GET files/{DATASETFILE_ID}
{DATASETFILE_ID}
href
valor do etapa anterior. Também é acessível no data
matriz no tipo de objeto dataSetFileId
.Solicitação
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/files/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1' \
-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}'
Resposta
A resposta contém uma matriz de dados que pode ter uma única entrada ou uma lista de arquivos pertencentes a esse diretório. O exemplo abaixo contém uma lista de arquivos e foi condensado para facilitar a leitura. Nesse cenário, é necessário seguir o URL de cada arquivo para acessar o arquivo.
{
"data": [
{
"name": "part-00000-tid-5614147572541837832-908bd66a-d856-47fe-b7da-c8e7d22a4097-1370467-1.c000.snappy.parquet",
"length": "2380211",
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
_links.self.href
Copie o href
para qualquer objeto de arquivo na variável data
e prossiga para a próxima etapa.
Baixar os dados do arquivo
Para baixar os dados do arquivo, faça uma solicitação GET ao "href"
valor copiado na etapa anterior recuperação de arquivos.
--output {FILENAME.FILETYPE}
.Formato da API
GET files/{DATASETFILE_ID}?path={FILE_NAME}
{DATASETFILE_ID}
href
valor de a etapa anterior.{FILE_NAME}
Solicitação
curl -X GET 'https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet' \
-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}' \
-O 'file.parquet'
Resposta
A resposta baixa o arquivo solicitado no seu diretório atual. Neste exemplo, o nome do arquivo é "file.parquet".
As pontuações baixadas estarão no formato Parquet e precisarão de um Spark-shell ou leitor de Parquet para ver as pontuações. Para exibição de pontuação bruta, é possível usar Ferramentas Apache Parquet. As ferramentas do Parquet podem analisar os dados com Spark.
Próximas etapas
Este documento descreveu as etapas necessárias para baixar pontuações do Attribution AI. Para obter mais informações sobre os resultados da pontuação, visite o Entrada e saída do Attribution AI documentação.
Acessar pontuações usando o Snowflake
Você pode acessar pontuações de Attribution AI agregadas por meio do Snowflake. Atualmente, você precisa enviar um e-mail para o suporte ao Adobe em attributionai-support@adobe.com para configurar e receber as credenciais para sua conta de leitor do Snowflake.
Depois que o suporte para Adobe tiver processado sua solicitação, você receberá um URL para a conta do leitor para Snowflake e as credenciais correspondentes abaixo:
- URL DO SNOWFLAKE
- Nome de usuário
- Senha
Depois de ter suas credenciais e URL, você pode consultar as tabelas do modelo, agregadas por data do ponto de contato ou data de conversão.
Encontrar o esquema no Snowflake
Usando as credenciais fornecidas, faça logon no Snowflake. Clique em Planilhas no painel principal superior esquerdo e, em seguida, navegue até o diretório do banco de dados no painel esquerdo.
Clique em Selecionar esquema no canto superior direito da tela. No popover exibido, confirme se você selecionou o banco de dados correto. Clique em Esquema e selecione um dos esquemas listados. Você pode consultar diretamente nas tabelas de pontuação listadas no schema selecionado.
Conectar o Power BI ao Snowflake (opcional)
Suas credenciais de Snowflake podem ser usadas para configurar uma conexão entre os bancos de dados do Power BI Desktop e Snowflake.
Em primeiro lugar, Servidor digite o URL do Snowflake. Em seguida, em Warehouse, digite "XSMALL". Em seguida, digite seu nome de usuário e senha.
Depois que a conexão for estabelecida, selecione o banco de dados Snowflake e, em seguida, selecione o schema apropriado. Agora é possível carregar todas as tabelas.