ייצוא נתונים מ-Analytics

הדף הזה רלוונטי ל-Apigee ול-Apigee Hybrid.

לעיון במסמכי התיעוד של Apigee Edge

‫Apigee Analytics אוסף ומנתח מגוון רחב של נתונים שזורמים דרך ממשקי ה-API שלכם, ומספק כלי ויזואליזציה, כולל מרכזי בקרה אינטראקטיביים, דוחות בהתאמה אישית וכלי ניתוח אחרים שמזהים מגמות בביצועים של proxy ל-API.

מעכשיו אפשר לייצא נתוני ניתוח מ-Apigee Analytics למאגר נתונים משלכם, כמו Google Cloud Storage או Google BigQuery, כדי לקבל גישה לתוכן העשיר הזה. לאחר מכן תוכלו לנצל את יכולות השאילתות ולמידת המכונה המתקדמות שמציעות פלטפורמות Google BigQuery ו-TensorFlow כדי לבצע ניתוח נתונים משלכם. אפשר גם לשלב את נתוני הניתוח המיוצאים עם נתונים אחרים, כמו יומני אינטרנט, כדי לקבל תובנות חדשות לגבי המשתמשים, ממשקי ה-API והאפליקציות.

אילו פורמטים של נתונים נתמכים בייצוא?

ייצוא נתוני Analytics לאחד מהפורמטים הבאים:

ערכים מופרדים בפסיקים (‎CSV)

תו ברירת המחדל להפרדה הוא פסיק (,). תווי המפריד הנתמכים הם פסיק (,), קו אנכי (|) וטאב (\t). מגדירים את הערך באמצעות המאפיין csvDelimiter, כמו שמתואר במאמר הפניה למאפייני בקשת ייצוא .
‫JSON (מופרד בתו שורה חדשה)

מאפשר להשתמש בתו של שורה חדשה כמפריד.

הנתונים שמיוצאים כוללים את כל המדדים והמאפיינים של Analytics שמוטמעים ב-Apigee, וגם את כל נתוני Analytics המותאמים אישית שאתם מוסיפים. תיאור של הנתונים שמייצאים זמין במאמר הפניה למדדים, למאפיינים ולמסננים ב-Analytics.

אפשר לייצא נתוני ניתוח למאגרי הנתונים הבאים:

שלבים לייצוא נתוני הניתוח

השלבים הבאים מתארים את התהליך לייצוא נתוני הניתוח:

מגדירים את מאגר הנתונים (Cloud Storage או BigQuery) לייצוא נתונים. צריך לוודא שמאגר הנתונים הוגדר בצורה נכונה, ושלחשבון השירות של Apigee Service Agent שמשמש לכתיבת נתונים במאגר הנתונים יש את ההרשאות הנכונות.

יוצרים מאגר נתונים שמגדיר את המאפיינים של מאגר הנתונים (Cloud Storage או BigQuery) שאליו מייצאים את הנתונים.

ייצוא נתוני הניתוח. ייצוא הנתונים מתבצע באופן אסינכרוני ברקע.

צופים בסטטוס של בקשת הייצוא כדי לדעת מתי הייצוא יסתיים.

כשהייצוא יסתיים, תוכלו לגשת לנתונים המיוצאים במאגר הנתונים.

בחלקים הבאים נרחיב על השלבים האלה.

הגדרת מאגר הנתונים

מגדירים את Cloud Storage או את BigQuery כדי לאפשר גישה לייצוא נתוני Analytics.

הגדרת Google Cloud Storage

כדי לייצא נתונים אל Google Cloud Storage, צריך:

יוצרים קטגוריה של Google Cloud Storage.
מוודאים ש-BigQuery API מופעל בפרויקט Google Cloud Platform. ‫Apigee משתמש ב-BigQuery API כדי להשתמש בתכונות הייצוא של BigQuery כשמייצאים ל-Cloud Storage.

הוראות מפורטות זמינות במאמר בנושא הפעלת ממשקי API.
מוודאים שחשבון השירות Apigee Service Agent עם כתובת האימייל service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com מוקצה לתפקידים הבאים:
- שימוש במשימות BigQuery
- ניהול נפח האחסון
הערה: אם חשבון השירות כבר קיים, לא צריך ליצור חשבון חדש – פשוט משנים את התפקידים של החשבון הקיים אם צריך.

המספר project-number מופיע בדף הבית של הפרויקט, כמו בדוגמה הבאה:

איך נותנים, משנים ומבטלים גישה למשאבים

לחלופין, אם רוצים לשנות תפקיד קיים או ליצור תפקיד בהתאמה אישית, צריך להוסיף לתפקיד את ההרשאות הבאות:
- bigquery.jobs.create
- storage.objects.create
- storage.objects.delete
- storage.objects.list
הערה: אחרי שינוי התפקידים של חשבון שירות, צריך להמתין דקה או יותר עד שהשינוי ייכנס לתוקף.

הגדרת Google BigQuery

הערה: נתוני Analytics מארה"ב או מהאיחוד האירופי מאוחסנים באזור רב-אזורי בארה"ב או באיחוד האירופי. אם מייצאים את הנתונים ל-BigQuery, מיקום הנתונים של מערך הנתונים ב-BigQuery צריך להיות אותו אזור מרובה:

אם האזור הוא חלק מארה"ב, מגדירים את מיקום הנתונים לארה"ב (מספר אזורים בארצות הברית).
אם האזור של Analytics הוא חלק מהאיחוד האירופי, צריך להגדיר את מיקום הנתונים לערך eu (מספר אזורים באיחוד האירופי).

אי אפשר לייצא את הנתונים ישירות לאזור מסוים בארה"ב או באיחוד האירופי. פתרון עקיף מפורט במאמר ייצוא נתונים ל-BigQuery עבור אזור ספציפי בארה"ב או באיחוד האירופי.

לפני שתוכלו לייצא נתונים ל-Google BigQuery:

מוודאים שהפעלתם את BigQuery בפרויקט שלכם ב-Google Cloud Platform.
מוודאים ש-BigQuery API מופעל בפרויקט Google Cloud Platform. הוראות מפורטות זמינות במאמר בנושא הפעלת ממשקי API.
מוודאים שחשבון השירות Apigee Service Agent עם כתובת האימייל service-project-number@gcp-sa-apigee.iam.gserviceaccount.com מוקצה לתפקידים הבאים:
- שימוש במשימות BigQuery
- עריכה של נתוני BigQuery
הערה: אם חשבון השירות כבר קיים, לא צריך ליצור חשבון חדש – פשוט משנים את התפקידים של החשבון הקיים אם צריך.

המספר project-number מופיע בדף הבית של הפרויקט, כמו בדוגמה הבאה.

איך נותנים, משנים ומבטלים גישה למשאבים

אם רוצים לשנות תפקיד קיים או ליצור תפקיד בהתאמה אישית, צריך להוסיף לתפקיד את ההרשאות הבאות:
- bigquery.datasets.create
- bigquery.datasets.get
- bigquery.jobs.create
- bigquery.tables.create
- bigquery.tables.get
- bigquery.tables.updateData
הערה: אחרי שינוי התפקידים של חשבון שירות, צריך להמתין דקה או יותר עד שהשינוי ייכנס לתוקף.
יוצרים מערך נתונים ב-BigQuery.

ייצוא נתונים ל-BigQuery עבור אזור ספציפי בארה"ב או באיחוד האירופי

מכיוון שנתוני Analytics בארה"ב או באיחוד האירופי מאוחסנים באזור רב-אזורי בארה"ב או באיחוד האירופי, אי אפשר לייצא את הנתונים ישירות לאזור יחיד בארה"ב או באיחוד האירופי ב-BigQuery. כפתרון עקיף, אפשר קודם לייצא את הנתונים ל-Google Cloud Storage, ואז להעביר אותם ל-BigQuery באופן הבא:

יוצרים דלי ב-Cloud Storage ומגדירים את המיקום לאזור ספציפי בארה"ב או באיחוד האירופי שרוצים לשייך לנתונים ב-BigQuery.
יוצרים מאגר נתונים של Cloud Storage באמצעות קטגוריית האחסון שנוצרה בשלב הקודם.
מייצאים את הנתונים ל-Cloud Storage. דוגמה לכך מופיעה בהמשך בקטע דוגמה 1: ייצוא נתונים ל-Cloud Storage.
טוענים את הנתונים ל-BigQuery, כמו שמתואר בקטעים הבאים:
- טעינת נתוני CSV מ-Cloud Storage
- טעינת נתוני JSON מ-Cloud Storage

ניהול מאגרי נתונים

מאגר הנתונים מגדיר את החיבור למאגר נתוני הייצוא (Cloud Storage, ‏ BigQuery).

בקטעים הבאים מוסבר איך ליצור ולנהל את מאגרי הנתונים. לפני שיוצרים מאגר נתונים, מומלץ לבדוק את ההגדרה של מאגר הנתונים.

בדיקה של הגדרת מאגר הנתונים

כשיוצרים את מאגר הנתונים, מערכת Apigee לא בודקת או מאמתת שההגדרה תקינה. כלומר, אתם יכולים ליצור את מאגר הנתונים (בשלב הבא) ולא לזהות שגיאות עד שתריצו את ייצוא הנתונים הראשון.

תהליך ייצוא הנתונים יכול להימשך זמן רב, ולכן מומלץ לבדוק את ההגדרה של מאגר הנתונים כדי לוודא שהיא תקינה, ולתקן שגיאות לפני שיוצרים את מאגר הנתונים.

כדי לבדוק את ההגדרה של מאגר הנתונים, שולחים בקשת POST אל /organizations/{org}/analytics/datastores:test API. מעבירים את הפרטים הבאים בגוף הבקשה:

השם המוצג
סוג מאגר הנתונים
פרטי ההגדרה בהתאם לסוג מאגר הנתונים, כפי שמתואר במאמר הפניה למאפייני בקשה של מאגר נתונים.

לדוגמה, הבדיקה הבאה בודקת את ההגדרה של מאגר נתונים ב-Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores:test" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

הדוגמה הבאה מציגה את התגובה אם הבדיקה מצליחה:

{
  "state": "completed",
}

זוהי דוגמה לתשובה אם הבדיקה נכשלה:

{
  "state": "failed",
  "error": "<error message>"
}

במקרה כזה, צריך לטפל בבעיות שמופיעות בהודעת השגיאה ולבדוק מחדש את ההגדרה של מאגר הנתונים. אחרי שהבדיקה תסתיים בהצלחה, יוצרים את מאגר הנתונים כמו שמתואר בקטע הבא.

יצירת מאגר נתונים

כדי ליצור מאגר נתונים, שולחים בקשת POST אל /organizations/{org}/analytics/datastores API. מעבירים את הפרטים הבאים בגוף הבקשה:

השם המוצג
סוג מאגר הנתונים
פרטי ההגדרה בהתאם לסוג מאגר הנתונים, כפי שמתואר במאמר הפניה למאפייני בקשה של מאגר נתונים.

בהמשך מופיעות דוגמאות לכל סוג של מאגר נתונים.

הדוגמה הבאה מציגה את התגובה למאגר נתונים של Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

כדי לראות את הפרטים של מאגר הנתונים, משתמשים בכתובת ה-URL שמוחזרת במאפיין self, כמו שמתואר במאמר הצגת הפרטים של מאגר נתונים.

מידע נוסף מופיע במאמר בנושא יצירת API למאגר נתונים.

דוגמה 1: יצירת מאגר נתונים של Cloud Storage

הבקשה הבאה יוצרת מאגר נתונים של Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

‫$TOKEN מוגדר לאסימון הגישה מסוג OAuth 2.0, כפי שמתואר במאמר קבלת אסימון גישה מסוג OAuth 2.0. מידע על האפשרויות curl שבהן נעשה שימוש בדוגמה הזו מופיע במאמר שימוש ב-curl. תיאור של משתני הסביבה שבהם אפשר להשתמש מופיע במאמר בנושא הגדרת משתני סביבה לבקשות API של Apigee.

דוגמה 2: יצירת מאגר נתונים ב-BigQuery

הבקשה הבאה יוצרת מאגר נתונים ב-BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "targetType": "bigquery",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }'

צפייה בכל מאגרי הנתונים

כדי לראות את כל מאגרי הנתונים של הארגון, שולחים בקשת GET ל-API‏ /organizations/{org}/analytics/datastores.

לדוגמה:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

זוהי דוגמה לתשובה:

{
  "datastores": [
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
  },
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/g8c3f0mk-1f78-8837-9c67-k222b60ce30b",
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "bigquery",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }
  ]
}

מידע נוסף זמין במאמר בנושא List data stores API.

הצגת הפרטים של מאגר נתונים

כדי לראות את הפרטים של מאגר נתונים, שולחים בקשת GET אל /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

לדוגמה:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

הדוגמה הבאה מציגה את התשובה למאגר נתונים של Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

מידע נוסף זמין במאמר קבלת API של מאגר נתונים.

שינוי של מאגר נתונים

כדי לשנות מאגר נתונים, שולחים בקשת PUT אל /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API. מעבירים את כל הפרטים הבאים או חלק מהם בגוף הבקשה:

השם המוצג של מאגר הנתונים
פרטי ההגדרה בהתאם לסוג מאגר הנתונים, כפי שמתואר במאמר הפניה למאפייני בקשה של מאגר נתונים.

לדוגמה, כדי לעדכן מאגר נתונים של Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X PUT \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

הדוגמה הבאה מציגה את התשובה למאגר נתונים של Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

מידע נוסף מופיע במאמר בנושא עדכון של API למאגר נתונים.

מחיקת מאגר נתונים

כדי למחוק מאגר נתונים, שולחים בקשת DELETE אל /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore} API.

לדוגמה:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

זוהי דוגמה לתשובה:

{}

מידע נוסף זמין במאמר בנושא מחיקת API של מאגר נתונים.

ייצוא נתוני ניתוח

כדי לייצא נתונים של ניתוח, שולחים בקשת POST אל /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports API. מעבירים את הפרטים הבאים בגוף הבקשה:

שם ותיאור של בקשת הייצוא
טווח התאריכים של הנתונים המיוצאים (הערך יכול להיות יום אחד בלבד)
הפורמט של הנתונים המיוצאים
שם מאגר הנתונים

בהמשך מופיעות דוגמאות לבקשות ייצוא. תיאור מלא של המאפיינים של גוף הבקשה זמין במאמר חומר עזר בנושא מאפייני בקשות ייצוא.

התשובה מ-POST היא בפורמט:

{
    "self": "/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/a7c2f0dd-1b53-4917-9c42-a211b60ce35b",
    "created": "2017-09-28T12:39:35Z",
    "state": "enqueued"
}

שימו לב שהמאפיין state בתשובה מוגדר כ-enqueued. בקשת ה-POST פועלת באופן אסינכרוני. כלומר, היא ממשיכה לפעול ברקע אחרי שהבקשה מחזירה תגובה. ערכים אפשריים של state: enqueued, ‏ running, ‏ completed, ‏ failed.

כדי לראות את הסטטוס של בקשת ייצוא הנתונים, צריך להשתמש בכתובת האתר שמוחזרת במאפיין self, כמו שמתואר במאמר איך רואים את הסטטוס של בקשת ייצוא נתונים מ-Analytics. כשהבקשה מסתיימת, הערך של המאפיין state בתגובה מוגדר כ-completed. אחרי כן תוכלו לגשת לנתוני הניתוח במאגר הנתונים.

מידע נוסף מופיע במאמר בנושא יצירת API לייצוא נתונים.

דוגמה 1: ייצוא נתונים ל-Cloud Storage

בדוגמה הבאה מיוצאת קבוצה מלאה של נתונים גולמיים מ-24 השעות האחרונות מסביבת הבדיקה בארגון myorg. התוכן מיוצא ל-Cloud Storage בפורמט JSON:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2020-06-08",
      "end": "2020-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository"
  }'

משתמשים ב-URI שצוין במאפיין self כדי לעקוב אחרי סטטוס העבודה, כמו שמתואר במאמר איך צופים בסטטוס של בקשת ייצוא נתונים לניתוח.

דוגמה 2: ייצוא נתונים ל-BigQuery

הערה: מיקום הנתונים במערך הנתונים של BigQuery צריך להיות זהה לanalytics_location. באזורים של ניתוח נתונים בארה"ב או באיחוד האירופי:

אם האזור הוא חלק מארה"ב, מגדירים את מיקום הנתונים לארה"ב (מספר אזורים בארצות הברית).
אם האזור של Analytics הוא חלק מהאיחוד האירופי, צריך להגדיר את מיקום הנתונים לערך eu (מספר אזורים באיחוד האירופי).

בדוגמה הבאה מיוצא קובץ CSV עם ערכים מופרדים בפסיקים ל-BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export query results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "csv",
    "csvDelimiter": ",", 
    "datastoreName": "My BigQuery data repository"
  }'

הערה: קובץ ה-CSV שמייצאים יוצר טבלה ב-BigQuery עם הקידומת הבאה:

<PREFIX>_<EXPORT_DATE>_api_<UUID>_from_<FROM_DATE>_to_<TO_DATE>

משתמשים ב-URI שצוין במאפיין self כדי לעקוב אחרי סטטוס העבודה, כמו שמתואר במאמר הצגת הסטטוס של בקשת ייצוא נתונים לניתוח.

מידע על מכסות של Export API

כדי למנוע שימוש יתר בקריאות יקרות ל-API לייצוא נתונים, ב-Apigee מוגדרת מכסה של 15 קריאות ביום לכל ארגון לקריאות ל-API‏ organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

אם חורגים ממכסת הקריאות, ה-API מחזיר תגובה מסוג HTTP 429.

הצגת הסטטוס של כל הבקשות לייצוא נתונים מ-Analytics

כדי לראות את הסטטוס של כל בקשות הייצוא של נתוני Analytics, שולחים בקשת GET אל /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

לדוגמה, הבקשה הבאה מחזירה את הסטטוס של כל בקשות הייצוא של נתוני ניתוח ל-environment‏ test בארגון myorg:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

בדוגמה הבאה מוצגות שתי בקשות ייצוא, אחת בתור (נוצרה ונמצאת בתור) ואחת שהושלמה:

[
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/e8b8db22-fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba",
    "name": "Export results To Cloud Storage",
    "description": "One-time export to Cloud Storage",
    "userId": "my@email.com",
    "datastoreName": "My datastore",
    "executionTime": "36 seconds",
    "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
    "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
    "state": "enqueued"
  },
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/9870987089fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba"
    "name": "Export raw results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    ... 
  }
]

מידע נוסף זמין במאמר בנושא List data exports API.

צפייה בסטטוס של בקשה לייצוא נתונים מ-Analytics

כדי לראות את הסטטוס של בקשת ייצוא ספציפית של נתוני Analytics, שולחים בקשת GET אל /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports/{exportId}, כאשר {exportId} הוא המזהה שמשויך לבקשת הייצוא של נתוני Analytics.

הערה: כתובת ה-URL לבדיקת הסטטוס של בקשה מוחזרת במאפיין self כששולחים בקשת ייצוא. כדי לקבל את המזהה של בקשת ייצוא נתונים מ-Analytics, אפשר לעיין ברשימה של כל בקשות ייצוא הנתונים מ-Analytics והמזהים המשויכים שלהן, כמו שמתואר במאמר הצגת הסטטוס של כל בקשות ייצוא הנתונים מ-Analytics.

לדוגמה, הבקשה הבאה מחזירה את הסטטוס של בקשת ייצוא הנתונים של Analytics עם המזהה 4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98.

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

זוהי דוגמה לתשובה:

{
  "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98",
  "name": "Export results to Cloud Storage",
  "description": "One-time export to Cloud Storage",
  "userId": "my@email.com",
  "datastoreName": "My datastore",
  "executionTime": "36 seconds",
  "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
  "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
  "state": "enqueued"
}

מידע נוסף מופיע במאמר קבלת API לייצוא נתונים.

אם ייצוא הנתונים של Analytics לא מחזיר נתוני Analytics, הערך של executionTime מוגדר כ-0 שניות.

מסמך עזר בנושא מאפייני בקשות ב-Datastore

בטבלה הבאה מתוארים המאפיינים שאפשר להעביר בגוף הבקשה בפורמט JSON כשיוצרים מאגר נתונים על סמך סוג מאגר הנתונים.

ב-Google Cloud Storage:

מאפיין (property)

תיאור

חובה?

מזהה פרויקט

מזהה הפרויקט ב-Google Cloud Platform.

כדי ליצור פרויקט ב-Google Cloud Platform, אפשר לעיין במאמר בנושא יצירה וניהול של פרויקטים במסמכי התיעוד של Google Cloud Platform.

כן

שם הקטגוריה

השם של הקטגוריה ב-Cloud Storage שאליה רוצים לייצא את נתוני הניתוח.

הערה: הקטגוריה צריכה להתקיים לפני שמבצעים ייצוא נתונים.

כדי ליצור קטגוריה של Cloud Storage, אפשר לעיין במאמר בנושא יצירת קטגוריות במסמכי התיעוד של Google Cloud Platform.

כן

נתיב

הספרייה שבה מאוחסנים נתוני הניתוח בקטגוריה של Cloud Storage.

כן

ב-BigQuery:

מאפיין (property)	תיאור	חובה?
מזהה פרויקט	מזהה הפרויקט ב-Google Cloud Platform. כדי ליצור פרויקט ב-Google Cloud Platform, אפשר לעיין במאמר בנושא יצירה וניהול של פרויקטים במסמכי התיעוד של Google Cloud Platform.	כן
שם מערך הנתונים	השם של מערך הנתונים ב-BigQuery שאליו רוצים לייצא את נתוני הניתוח. חשוב לוודא שמערך הנתונים נוצר לפני שמבקשים לייצא נתונים. הוראות ליצירת מערך נתונים ב-BigQuery מופיעות במאמר יצירה ושימוש במערכי נתונים במסמכי Google Cloud Platform.	כן
קידומת לטבלה	התחילית של שמות הטבלאות שנוצרו עבור נתוני הניתוח במערך הנתונים ב-BigQuery.	כן

מסמך עזר בנושא מאפיינים של בקשות ייצוא

בטבלה הבאה מפורטים המאפיינים שאפשר להעביר בגוף הבקשה בפורמט JSON כשמייצאים נתונים של Analytics.

מאפיין (property)	תיאור	חובה?
`description`	תיאור של בקשת הייצוא.	לא
`name`	שם בקשת הייצוא.	כן
`dateRange`	מציינים את התאריך `start` ואת התאריך `end` של הנתונים לייצוא, בפורמט `yyyy-mm-dd`. לדוגמה: "dateRange": { "start": "2018-07-29", "end": "2018-07-30" } הערך `dateRange` יכול להיות רק יום אחד. טווח התאריכים מתחיל ב-00:00:00 UTC בתאריך `start` ומסתיים ב-00:00:00 UTC בתאריך `end`. הערה: כדי לוודא שכל הנתונים מהיום הקודם נכללים בייצוא, יכול להיות שתצטרכו להשהות את שעת ההתחלה של בקשת הייצוא (למשל, 00:05:00 UTC).	כן
`outputFormat`	צריך לציין `json` או `csv`.	כן
`csvDelimiter`	התו המפריד שמשמש בקובץ הפלט CSV, אם הערך של `outputFormat` הוא `csv`. ברירת המחדל היא התו , (פסיק). תווי המפריד הנתמכים הם פסיק (,), קו אנכי (\|) וטאב (\t).	לא
`datastoreName`	השם של מאגר הנתונים שמכיל את ההגדרה של מאגר הנתונים.	כן

לדוגמה:

{
  "name": "Export raw results to Cloud Storage",
  "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
  "datastoreName": "My Cloud Storage datastore"
}

ייצוא נתונים מ-Analytics קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

אילו פורמטים של נתונים נתמכים בייצוא?

שלבים לייצוא נתוני הניתוח

הגדרת מאגר הנתונים

הגדרת Google Cloud Storage

הגדרת Google BigQuery

ייצוא נתונים ל-BigQuery עבור אזור ספציפי בארה"ב או באיחוד האירופי

ניהול מאגרי נתונים

בדיקה של הגדרת מאגר הנתונים

יצירת מאגר נתונים

דוגמה 1: יצירת מאגר נתונים של Cloud Storage

דוגמה 2: יצירת מאגר נתונים ב-BigQuery

צפייה בכל מאגרי הנתונים

הצגת הפרטים של מאגר נתונים

שינוי של מאגר נתונים

מחיקת מאגר נתונים

ייצוא נתוני ניתוח

דוגמה 1: ייצוא נתונים ל-Cloud Storage

דוגמה 2: ייצוא נתונים ל-BigQuery

מידע על מכסות של Export API

הצגת הסטטוס של כל הבקשות לייצוא נתונים מ-Analytics

צפייה בסטטוס של בקשה לייצוא נתונים מ-Analytics

מסמך עזר בנושא מאפייני בקשות ב-Datastore

מסמך עזר בנושא מאפיינים של בקשות ייצוא

ייצוא נתונים מ-Analytics