Verketten von Kundennamen in Marketo und Einfügen der Namen in eine Snowflake-Tabelle
Dieses Szenario soll Sie bei der Einrichtung und Verwendung von Konnektoren in einer Pipeline unterstützen. Es wird empfohlen, dass Sie das Szenario an Ihre Umgebung und Ihren Anwendungsfall anpassen.
Prozedur
Klicken Sie auf Connections (Verbindungen) > Add connection (Verbindung hinzufügen).
Wählen Sie den Typ der zu erstellenden Verbindung im daraufhin geöffneten Fenster aus.
Example
marketo
Wählen Sie in der Liste Engine Ihre Engine aus.
InformationshinweisAnmerkung:
Es wird empfohlen, die Remote Engine Gen2 und nicht die Cloud Engine for Design für eine erweiterte Datenverarbeitung einzusetzen.
Wenn keine Remote Engine Gen2 in Talend Management Console erstellt wurde bzw. diese vorhanden, aber als nicht verfügbar markiert ist, d. h. sie ist nicht aktiv und wird nicht ausgeführt, dann können Sie weder einen Connection type (Verbindungstyp) in der Liste auswählen noch die neue Verbindung speichern.
Die Liste der verfügbaren Verbindungstypen richtet sich nach der ausgewählten Engine.
Wählen Sie den Typ der zu erstellenden Verbindung aus.
Wählen Sie für dieses Beispiel Marketo aus.
Geben Sie die Verbindungseigenschaften für den Zugriff auf das Marketo-Konto wie in Eigenschaften von Marketo beschrieben ein, prüfen Sie die Verbindung und klicken Sie dann auf ADD DATASET (Datensatz hinzufügen).
Geben Sie im Fensterbereich Add a new dataset (Neuen Datensatz hinzufügen) einen Namen für Ihren Datensatz ein. In diesem Beispiel enthält die Entität die im Rahmen einer Marketing-Kampagne erfassten Kundendaten.
Example
customers on marketo (Kunden in Marketo)
Geben Sie die erforderlichen Eigenschaften für den Zugriff auf die Tabelle in Ihrer Datenbank ein und klicken Sie dann auf VIEW SAMPLE (SAMPLE ANZEIGEN), um eine Vorschau Ihres Datensatz-Samples anzuzeigen.
Klicken Sie auf Validate (Validieren), um den Datensatz zu speichern.
Gehen Sie genauso vor, um die Snowflake-Datenbank und -Tabelle hinzuzufügen, die als Ziel in Ihrer Pipeline verwendet werden sollen. Geben Sie die Verbindungseigenschaften gemäß der Beschreibung in Eigenschaften von Snowflake ein.
In diesem Fall wird die Snowflake-Tabelle mit dem Namen CAMPAIGN_FULLNAMES (KAMPAGNE_VOLLE_NAMEN) verwendet.
Klicken Sie auf der Seite Pipelines auf Add pipeline (Pipeline hinzufügen). Ihre neue Pipeline wird geöffnet.
Legen Sie einen sinnvollen Namen für die Pipeline fest.
Example
From Marketo to Snowflake - concatenate & insert (Von Marketo zu Snowflake - Verketten und Einfügen)
Klicken Sie auf ADD SOURCE (QUELLE HINZUFÜGEN) und wählen Sie im daraufhin geöffneten Fenster Ihren Quelldatensatz aus, customers on marketo (Kunden in Marketo).
Klicken Sie auf , um Prozessoren zur Pipeline hinzuzufügen, z. B. einen Python-Prozessor, um Vor- und Nachnamen zu verketten und ihnen einen aussagekräftigen Namen zuzuweisen.
Klicken Sie auf das Element ADD DESTINATION (ZIEL HINZUFÜGEN) der Pipeline, um ein Fenster zu öffnen, in dem Sie die Snowflake-Tabelle auswählen können, in die Ihre Ausgabedaten eingefügt werden sollen.
Legen Sie für das Ziel einen aussagekräftigen Namen fest, beispielsweise load in Snowflake (In Snowflake laden).
Klicken Sie auf der Registerkarte Configuration (Konfiguration) des Ziels auf Main (Haupt) und wählen Sie den Eintrag INSERT (EINFÜGEN) in der Liste Action (Aktion) aus, um die Daten bei der Ausführung der Pipeline in die Tabelle einzufügen.
Klicken Sie auf Save (Speichern), um die Konfiguration zu speichern.
(Optional) Klicken Sie auf den letzten Prozessor, um eine Vorschau der verarbeiteten Daten anzuzeigen.
Klicken Sie in der oberen Symbolleiste von Talend Cloud Pipeline Designer auf die Schaltfläche Run (Ausführen), um das Fenster zur Auswahl des Ausführungsprofils zu öffnen.
Wählen Sie Ihr Ausführungsprofil in der Liste aus (weitere Informationen finden Sie unter „Ausführungsprofile“) und klicken Sie dann auf Run (Ausführen), um die Pipeline auszuführen.
Ergebnisse
Ihre Pipeline wird ausgeführt, die in Marketo gespeicherten Kundendaten wurden verarbeitet und der Ausgabe-Flow wird in die von Ihnen definierte Snowflake-Zieltabelle eingefügt.
Hat diese Seite Ihnen geholfen?
Wenn Sie ein Problem mit dieser Seite oder ihrem Inhalt feststellen, sei es ein Tippfehler, ein ausgelassener Schritt oder ein technischer Fehler, informieren Sie uns bitte!
, um Prozessoren zur Pipeline hinzuzufügen, z. B. einen Python-Prozessor, um Vor- und Nachnamen zu verketten und ihnen einen aussagekräftigen Namen zuzuweisen.
