Bidders - BSS Avro ファイル形式

BSS AVROファイルの形式

このドキュメントでは、AVRO ファイル形式を使用して対象ユーザー ファイルを準備し、データをプラットフォームにオンボードする方法について説明します。 拡張 ID と発行元が指定した ID を含む対象ユーザーをアップロードするには AVRO が必要であり、従来の BSS ファイル形式では、新しいユーザー ID の種類はサポートされていません。

• セグメントは、 セグメント サービスを介して作成できます。
• 対象ユーザー ファイルは、 バッチ セグメント サービスを通じてセグメントにアップロードできます。

ベスト プラクティス

• 推奨されるファイル サイズ: 1 ファイルあたり 100 から 300 mb
• 推奨されるファイル圧縮: deflate
• 推奨される配信方法: パッシブ セグメントのアップロード (アクセスのためにアカウント マネージャーに問い合わせてください)。
• セグメントの更新: 完全な対象ユーザー メンバーシップを再度送信する代わりに、既存のセグメントの変更のみをアップロードできます。 これにより、データ サイズが縮小され、1 日のアップロード制限に達する可能性が高くなります。

手順の概要

1. ユーザー セグメント レコードについて
2. AVRO ツール ライブラリをインストールする
3. Xandr AVRO スキーマ ファイルをダウンロードする
4. AVRO 対象ユーザー ファイルを生成する

ユーザー セグメント レコード

ユーザー レコードには、最上位の 2 つの要素があります。

• ユーザー ID (uid)
• セグメントの配列

ユーザー ID の種類

uid レコードごとにアップロードできる ID の種類は 1 つだけです (Xandr ユーザー ID、IFA、デバイス ID、eid など)

Java ライブラリの例

AppNexus/Xandr User ID (ANID)

{"uid":
{"long":12345},
"segments":
[{"id":123,
"code":"",
"member_id":0,
"expiration":0,
"timestamp":0,
"value":0}]}

Device ID

{"uid":
{"device_id":
{"id":"958cba26-f338-43f3-8bb0-ed821582daae",
"domain":"idfa"}},
"segments":
[{"id":123,
"code":"",
"member_id":0,
"expiration":0,
"timestamp":0,
"value":0}]}

Identifier for Advertising (or IFA)

{"uid":
{"ifa":
{"id":"99136473264876328",
"type":"atif"}},
"segments":
[{"id":123,
"code":"",
"member_id":0,
"expiration":0,
"timestamp":0,
"value":0}]}

External ID

{"uid":
{"external_id":
{"id":"clientid1",
"member_id":958}},
"segments":
[{"id":123,
"code":"",
"member_id":0,
"expiration":0,
"timestamp":0,
"value":0}]}

Extended ID's(eid) or Publisher-provided ID's(PPID)

{"uid":
{"eid":
{"source":"liveramp.com",
"id":"123123123"}},
"segments":
[{"id":123,
"code":"",
"member_id":0,
"expiration":0,
"timestamp":0,
"value":0}]}

Python ライブラリの例

Python ライブラリの例: AppNexus/Xandr User ID (ANID)

{'uid': 64,
'segments':
[seg1]}

Python ライブラリの例: Device ID

{'uid': {'id': 
'qweqeqweq', 
'domain': 'idfa'}, 
'segments': [seg1]}

Python ライブラリの例: Identifier for Advertising (or IFA)

{'uid': {'id': 
'qweqeqweq', 'type': 
'atif'}, 'segments': 
[seg1]}

Python ライブラリの例: External ID

{'uid': {'id': 
'extid1', 
'member_id': 914}, 
'segments': [seg1]}

Python ライブラリの例: Extended ID's(eid) or Publisher-provided ID's(PPID)

{'uid': {'id': 
'qweqeqweq', 
'source': 
'liveramp.com'}, 
'segments': [seg1]}

Segments オブジェクト

セグメント オブジェクトの配列を作成することで、同じ uid レコード内の複数のセグメントにアップロードできます。

AVRO ツール ライブラリのインストール

• Java ライブラリ

  Curl -o http://archive.apache.org/dist/avro/avro-1.10.1/java/avro-tools-1.10.1.jar
  

• Python ライブラリ

  python3 -m pip install avro
  

Xandr Avro スキーマをダウンロードする

Xandr Avro スキーマは 、ここからダウンロードできます。

AVRO 対象ユーザー ファイルを生成する

Java ライブラリと Python ライブラリの使用例については、以下を参照してください。

Java の例

対象ユーザー ファイルを作成する

{"uid":{"long":12345},"segments":[{"id":123,"code":"","member_id":0,"expiration":0,"timestamp":0,"value":0}]}
{"uid":{"external_id":{"id":"clientid1","member_id":958}},"segments":[{"id":123,"code":"","member_id":0,"expiration":0,"timestamp":0,"value":0}]}
{"uid":{"ifa":{"id":"99136473264876328","type":"atif"}},"segments":[{"id":123,"code":"","member_id":0,"expiration":0,"timestamp":0,"value":0}]}
{"uid":{"device_id":{"id":"958cba26-f338-43f3-8bb0-ed821582daae","domain":"idfa"}},"segments":[{"id":123,"code":"","member_id":0,"expiration":0,"timestamp":0,"value":0}]}
{"uid":{"eid":{"source":"liveramp.com","id":"123123123"}},"segments":[{"id":123,"code":"","member_id":0,"expiration":0,"timestamp":0,"value":0}]}

対象ユーザー ファイルを AVRO に変換する

次のコマンドを実行します。

java -jar avro-tools-1.10.1.jar fromjson --codec deflate --schema-file xandr_schema.avsc sample.json > sample.avro  

各部分の意味は次のとおりです。

• xandr_schema.avsc = 指定された Xandr Avro スキーマ ファイル。
• sample.json = 対象ユーザー ファイル。
• and sample.avro = 出力 AVRO ファイル

Python の例

AVRO 対象ユーザー ファイルの作成

Python Avro ライブラリを使用したサンプル スクリプト

import avro.schema
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter
  
# the supplied xandr schema
schema = avro.schema.parse(open("xandr_schema.avsc", "rb").read())
  
# output avro file 
writer = DataFileWriter(open("sample.avro", "wb"), DatumWriter(), schema, codec=’deflate’)
   
# segments
seg1 = {'id': 1000, 'code': '', 'member_id': 0, 'expiration': 0, 'timestamp': 0, 'value': 0}
   
# anid
writer.append({'uid': 64, 'segments': [seg1]})
   
# external id
writer.append({'uid': {'id': 'exitd1', 'member_id': 914}, 'segments': [seg1]})
   
# idfa
writer.append({'uid': {'id': 'qweqeqweq', 'domain': 'idfa'}, 'segments': [seg1]})
   
# eid (or ppid)
writer.append({'uid': {'id': 'qweqeqweq', 'source': 'liveramp.com'}, 'segments': [seg1]})
writer.append({'uid': {'id': 'qweqeqweq', 'source': 'netid.de'}, 'segments': [seg1]})
   
writer.close()