案例分享:聚水潭·奇门数据集成到金蝶云星空
在本案例中,我们将探讨如何利用轻易云数据集成平台,实现聚水潭·奇门销售退货数据无缝对接至金蝶云星空,并及时更新相关信息件。此方案的实际运行名称为“聚水潭-销售退货=>金蝶云星空-销售退货单_更新无信息件”。
为确保大批量数据能够高效、精准地从聚水潭·奇门系统导入到金蝶云星空,首先,我们需要调用聚水潭·奇门提供的API接口 jushuitan.refund.list.query
来抓取实时的销售退货数据。由于该接口请求的数据量较大且分页限流,因此我们设计了定时任务,以可靠抓取最新的数据,同时处理分页结果和限流问题,保证不漏单。
在获取到所有必要的数据后,通过自定义转换逻辑,将原始数据结构调整为适合金蝶云星空接受格式,以便顺利写入。具体来说,我们使用 batchSave
接口进行批量写入操作,这不仅能显著提高吞吐量,还能通过集中监控和告警系统对整个过程进行实时跟踪。
特别值得一提的是,为了确保每一条记录都被正确处理并成功传输,我们引入了严格的数据质量监控机制以及异常检测与重试机制,从而应对潜在的问题,如网络延迟或API故障。此外,为进一步提升业务透明度和管理效率,采用可视化的数据流设计工具,使得配置更加直观和易于修改。
以下章节将详述各步骤实现细节及关键技术要点,包括如何准确地调用上述API接口、解决分页与限流问题、自定义转换逻辑以适应两者不同的数据格式需求,以及实现场景中的日志记录与性能监控等内容。
调用聚水潭·奇门接口获取并加工数据
在数据集成的生命周期中,调用源系统接口是关键的第一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭·奇门接口jushuitan.refund.list.query
来获取并加工销售退货数据。
接口配置与请求参数
为了调用jushuitan.refund.list.query
接口,我们需要配置相应的元数据。以下是该接口的具体元数据配置:
{
"api": "jushuitan.refund.list.query",
"method": "POST",
"number": "as_id",
"id": "as_id",
"request": [
{"field": "page_index", "label": "页码", "type": "string", "value": "1"},
{"field": "page_size", "label": "页数", "type": "string", "value": "50"},
{"field": "start_time", "label": "开始时间", "type": "string", "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field": "end_time", "label": "结束时间", "type":"string","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"label":"时间类型","field":"date_type","type":"string","value":"2"},
{"label":"售后单状态","field":"status","type":"string","value":"Confirmed"},
{"label":"货物状态","field":"good_status","type":"string","value":"SELLER_RECEIVED"}
],
"condition_bk":[[{"field":"as_id","logic":"eqv2","value":0}]],
"condition":[[{"field":"as_id","logic":"eqv2","value":0}]]
}
请求参数详解
- page_index: 页码,默认值为1。
- page_size: 每页记录数,默认值为50。
- start_time: 开始时间,通过模板变量
{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
动态获取上次同步时间。 - end_time: 结束时间,通过模板变量
{{CURRENT_TIME|datetime}}
动态获取当前时间。 - date_type: 时间类型,固定值为2。
- status: 售后单状态,固定值为"Confirmed"。
- good_status: 货物状态,固定值为"SELLER_RECEIVED"。
这些参数确保我们能够准确地从聚水潭系统中获取到符合条件的销售退货记录。
数据请求与清洗
在发起API请求后,我们会收到一个包含多个退货记录的响应。此时,需要对这些原始数据进行清洗和转换,以便后续处理和写入目标系统。以下是一个简单的数据清洗示例:
import json
# 假设response_data是API返回的JSON数据
response_data = '''
{
...
}
'''
# 将JSON字符串解析为Python字典
data = json.loads(response_data)
# 提取我们关心的数据字段
cleaned_data = []
for record in data['refund_list']:
cleaned_record = {
'refund_id': record['refund_id'],
'order_id': record['order_id'],
'refund_amount': record['refund_amount'],
'status': record['status'],
'good_status': record['good_status'],
'created_at': record['created_at']
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
# 输出清洗后的数据
print(json.dumps(cleaned_data, indent=4))
上述代码展示了如何从API响应中提取关键字段,并将其转换为一个更简洁、易于处理的数据结构。
数据转换与写入
完成数据清洗后,下一步是将这些数据转换为目标系统所需的格式,并写入目标系统。在本案例中,我们需要将清洗后的销售退货数据更新到金蝶云星空中的销售退货单。
# 假设cleaned_data是清洗后的数据列表
for record in cleaned_data:
transformed_record = {
'SalesReturnID': record['refund_id'],
'OrderID': record['order_id'],
'Amount': record['refund_amount'],
'Status': record['status'],
'GoodsStatus': record['good_status'],
'CreatedAt': record['created_at']
}
# 调用金蝶云星空API进行更新操作(伪代码)
update_sales_return(transformed_record)
通过上述步骤,我们实现了从聚水潭·奇门接口获取销售退货数据,并将其加工、转换后更新到金蝶云星空系统中。这一过程展示了轻易云数据集成平台在处理异构系统间数据对接时的强大能力和灵活性。
轻易云数据集成平台:将源数据转换并写入金蝶云星空API接口
在数据集成的生命周期中,ETL(提取、转换、加载)过程是至关重要的一环。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台,将已经集成的源平台数据进行ETL转换,转为金蝶云星空API接口所能够接收的格式,并最终写入目标平台。
数据请求与清洗
首先,我们需要从源平台获取销售退货的数据。在这个阶段,我们会对原始数据进行清洗和标准化处理,以确保数据质量和一致性。这一步虽然不在本文的重点讨论范围内,但它是ETL过程的基础。
数据转换与写入
接下来,我们进入关键步骤:将清洗后的数据转换为金蝶云星空API接口所需的格式,并通过API写入目标系统。以下是详细的元数据配置和实现步骤:
配置元数据
根据提供的元数据配置,我们需要将源平台的数据字段映射到金蝶云星空API对应的字段。以下是具体的字段映射关系:
- FBillTypeID: 单据类型,固定值 "XSTHD11"
- FBillNo: 单据编号,对应
{as_id}
- FSaleOrgId: 销售组织,通过
shop_id
查询 - FDate: 日期,对应
{modified}
- FStockOrgId: 库存组织,通过
shop_id
查询 - FRetcustId: 退货客户,对应
{shop_id}
- FSettleCurrId: 结算币别,固定值 "PRE001"
- FHeadNote: 备注,对应
{as_id}
- FEntity: 明细信息,包含多个子字段如物料编码、实退数量等
- SubHeadEntity: 财务信息,包含结算组织等子字段
数据转换逻辑
-
单据类型(FBillTypeID)
{ "field": "FBillTypeID", "label": "单据类型", "type": "string", "value": "XSTHD11" }
-
单据编号(FBillNo)
{ "field": "FBillNo", "label": "单据编号", "type": "string", "value": "{as_id}" }
-
销售组织(FSaleOrgId)
{ "field": "FSaleOrgId", "label": "销售组织", "type": "string", "parser": { "name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber" }, "value": "_findCollection find F_POKM_saleorgId from fb5be33d-e591-3ad4-91d7-c1ded9b2da17 where FNumber={shop_id}" }
-
日期(FDate)
{ "field": "FDate", "label": "日期", "type": "string", "value": "{modified}" }
-
库存组织(FStockOrgId)
{ "field": "FStockOrgId", ...
API 请求构建
根据上述配置,我们构建一个完整的API请求体。例如:
{
...
{
...
{
...
...
...
}
},
...
}
调用API接口
最后,我们使用HTTP POST方法调用金蝶云星空API接口,将转换后的数据发送到目标系统。示例代码如下:
import requests
url = 'https://api.kingdee.com/k3cloud/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = { ... } # 上述构建好的请求体
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to Kingdee Cloud.")
else:
print(f"Failed to write data. Status code: {response.status_code}")
通过以上步骤,我们完成了从源平台到金蝶云星空的数据ETL转换与写入。这一过程不仅确保了数据的一致性和准确性,也提升了业务流程的自动化程度和效率。