### 吉客云组装拆卸单查询在轻易云集成平台的应用案例 在本技术案例中，我们将重点介绍如何通过轻易云数据集成平台实现与吉客云系统的高效对接，具体示例为“吉客云组装拆卸单查询”方案。此次对接主要包括API接口调用、数据抓取、转换及写入等步骤，同时确保整个过程的数据质量和实时性。 #### API 接口调用与分页处理 首先，通过调用吉客云提供的数据获取API `erp.combined.get.v2` 来获取所需的组装拆卸单数据。由于接口可能存在分页和限流问题，我们需要设计一个可靠的分页机制来依次请求各页数据，并且采用率先队列来管理并发量，防止超出API限制。 #### 数据抓取与预处理 在成功获取到每一页的数据后，需要进行初步预处理，包括字段过滤、类型转换以及异常值检测。这一步骤不仅保证了数据的一致性，还为后续步骤奠定了基础。同时，为避免漏单情况，设立定时任务周期性地抓取最新产生的数据，确保没有遗漏任何重要信息。 #### 数据格式转换与映射 由于吉客云和轻易云平台之间的数据格式不完全一致，因此需要自定义转换逻辑，将从吉客传递过来的原始JSON格式数据转化为适应目标系统要求的结构，在此过程中使用轻易云内置的可视化映射工具极大简化了操作复杂度。此外，还进行了必要字段校验，以确保每条记录都符合约束条件。 #### 批量快速写入 经过前面的准备工作之后，即刻利用轻易云的平台优势，将整理后的批量数据信息迅速写入到对应存储位置，通过其强大的吞吐能力，在短时间内完成大量数据导入而不影响整体性能。其中涉及到专门针对插入空操作（dummy write）的高级配置技巧，大幅优化了资源利用效率。 #### 实时监控和错误重试机制 为了保障整个流水线运行顺畅，对关键节点设置了集中监控及告警规则。一旦发现异常，会自动触发报警并记录详细日志以供事后分析。同时，对于特定类型的问题，如网络短暂失联等，则启用重试机制减少人为干预，提高任务执行稳定性。 以上技术要点全面覆盖了从接口连接，到预处理，再至最终落地的一系列环节，为实现细致、高效、不漏单的信息整合打下坚实基础。在下一部分内容中，我们将深入探讨具体代码实现方式及注意事项。  ### 使用轻易云数据集成平台调用吉客云接口erp.combined.get.v2获取并加工数据 在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统获取数据。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云接口`erp.combined.get.v2`来获取并加工组装拆卸单的数据。 #### 接口概述 接口`erp.combined.get.v2`用于查询吉客云中的组装拆卸单信息。该接口采用POST请求方式，主要参数包括分页信息、返回字段、申请时间范围等。以下是元数据配置的详细说明： ```json { "api": "erp.combined.get.v2", "effect": "QUERY", "method": "POST", "number": "assNo", "id": "assId", "idCheck": true, "request": [ {"field": "pageIndex", "label": "pageIndex", "type": "string"}, {"field": "pageSize", "label": "每页大小", "type": "string", "value": "50"}, {"field": "selelctFields", "label": "返回参数", "type": "string", "value": "assNo,applyDate,status,inCountSum,inWarehouseCode,goodsNo,inWarehouseName,inCountSum,outCountSum,outWarehouseCode,assembleType,stockAssembleDetails.goodsNo,inWarehouseId,outWarehouseId,stockAssembleDetails.warehouseCode,stockAssembleDetails.skuid,stockAssembleDetails.inOutCount,stockAssembleDetails.fee,stockAssembleDetails.cost,stockAssembleDetails.inOutType" }, {"field": "applyStartDate", "label": "申请时间起始", "type": "string", "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}" }, {"field": "applyEndDate", "label": "申请时间截止", "type": "string", "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}" } ], ... } ``` #### 请求参数配置 1. **分页参数**： - `pageIndex`: 当前页码。 - `pageSize`: 每页记录数，默认设置为50。 2. **返回字段**： - `selelctFields`: 指定需要返回的字段，包括组装拆卸单号（assNo）、申请日期（applyDate）、状态（status）等多个字段。 3. **时间范围**： - `applyStartDate`: 数据查询的起始时间，使用占位符`{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}`表示上次同步时间。 - `applyEndDate`: 数据查询的截止时间，使用占位符`{{CURRENT_TIME|datetime}}`表示当前时间。 #### 数据过滤条件 为了确保获取的数据符合业务需求，我们在元数据配置中添加了两个过滤条件： 1. **基础过滤条件**： - 状态不等于1 (`status != 1`)。 2. **附加过滤条件**： - 入库数量大于0 (`inCountSum > 0`)。 - 状态大于等于2 (`status >= 2`)。 这些条件确保我们只获取有效且有实际入库操作的组装拆卸单。 #### 自动填充与补偿机制 轻易云平台提供了自动填充响应和遗漏补偿机制，以确保数据完整性和一致性： 1. **自动填充响应**：当请求成功时，平台会自动解析并填充响应数据到目标系统中，无需手动处理。 2. **遗漏补偿机制**：通过定时任务（crontab）定期检查和补偿遗漏的数据。例如，每周一凌晨2点7分执行一次补偿任务，重新拉取过去一周内的数据： ```json "omissionRemedy":{ ... { ... {"field":"applyStartDate","value":"_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -604800 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )","type":"string","label":"接管字段"}, {"field":"applyEndDate","value":"_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )","type":"string","label":"接管字段"} } } ``` #### 实际应用案例 假设我们需要从吉客云中获取最近一周内所有状态为已完成且有入库操作的组装拆卸单，并将其同步到目标系统。我们可以按照以下步骤进行配置： 1. **设置请求参数**：根据元数据配置设置分页信息、返回字段和时间范围。 2. **应用过滤条件**：确保只获取符合条件的数据。 3. **执行请求并处理响应**：通过轻易云平台发起请求，并利用自动填充功能处理响应数据。 4. **定期执行补偿任务**：通过crontab设置定期检查和补偿遗漏的数据。 通过上述步骤，我们可以高效地从吉客云中获取所需数据，并确保数据的一致性和完整性。这种方法不仅简化了数据集成过程，还提高了业务透明度和效率。  ### 吉客云组装拆卸单查询数据的ETL转换与写入 在数据集成生命周期的第二步中，关键任务是将源平台的数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，使其符合目标平台API接口的要求，并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，实现吉客云组装拆卸单查询数据的ETL转换和写入。 #### 数据提取与初步清洗 首先，我们需要从吉客云提取组装拆卸单查询的数据。假设我们已经通过轻易云数据集成平台完成了数据请求和初步清洗，接下来要进行的是数据转换和写入。 #### 数据转换 在数据转换阶段，我们需要确保源数据格式符合目标平台API接口的要求。根据提供的元数据配置，目标API接口为“写入空操作”，采用POST方法，并且需要进行ID校验（idCheck: true）。 以下是一个示例代码段，用于将吉客云的数据转换为目标API接口所需的格式： ```python import requests import json # 假设已经从吉客云获取到原始数据 source_data = { "order_id": "12345", "product_code": "ABC123", "quantity": 10, "operation_type": "assemble" } # 转换为目标API接口所需的格式 transformed_data = { "api": "writeEmptyOperation", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "idCheck": True, "data": { "orderId": source_data["order_id"], "productCode": source_data["product_code"], "quantity": source_data["quantity"], "operationType": source_data["operation_type"] } } ``` 在这个示例中，我们将吉客云返回的数据字段映射到目标API接口所需的字段名，并确保所有必要的信息都已包含在内。 #### 数据写入 完成数据转换后，下一步是通过轻易云集成平台的API接口，将转换后的数据写入目标平台。以下是一个使用Python进行POST请求的示例： ```python # 定义目标API URL api_url = 'https://api.qingyiyun.com/writeEmptyOperation' # 设置请求头 headers = { 'Content-Type': 'application/json' } # 发送POST请求 response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data)) # 检查响应状态 if response.status_code == 200: print("Data written successfully") else: print(f"Failed to write data: {response.status_code}, {response.text}") ``` 在这个示例中，我们构建了一个POST请求，将转换后的数据发送到目标API URL，并检查响应状态以确保操作成功。 #### ID校验 根据元数据配置中的`idCheck: true`，我们需要确保每次写入操作前进行ID校验，以防止重复或错误的数据写入。这可以通过在发送POST请求前，先查询目标系统是否已经存在相同ID的数据来实现： ```python def check_existing_id(order_id): # 假设有一个GET API用于检查ID是否存在 check_url = f'https://api.qingyiyun.com/checkOrderId/{order_id}' response = requests.get(check_url) if response.status_code == 200: return response.json().get('exists', False) else: raise Exception(f"Failed to check ID: {response.status_code}, {response.text}") # 在写入前进行ID校验 if not check_existing_id(source_data["order_id"]): response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data)) if response.status_code == 200: print("Data written successfully") else: print(f"Failed to write data: {response.status_code}, {response.text}") else: print("Order ID already exists, skipping write operation") ``` 通过上述步骤，我们实现了从吉客云提取组装拆卸单查询数据、进行ETL转换，并最终通过轻易云集成平台API接口将其写入目标系统。这一过程不仅确保了数据格式的一致性，还通过ID校验机制提高了数据写入的准确性和可靠性。