### 聚水潭·奇门到金蝶云星辰V2的销售退货单数据集成 在实际业务操作中，企业往往需要将多个系统的数据进行有效整合，以确保信息流的一致性和准确性。本文将介绍如何通过轻易云数据集成平台，实现聚水潭·奇门的销售退货单数据无缝映射到金蝶云星辰V2。此次集成任务旨在利用API接口技术，将来自聚水潭·奇门的jushuitan.refund.list.query接口获取的数据，精准高效地写入至金蝶云星辰V2的/jdy/v2/scm/sal_in_bound接口。 #### 数据抓取和处理 首先，我们需要从聚水潭·奇门获取待处理的销售退货单列表。通过调用其jushuitan.refund.list.query API，我们能实时抓取相关数据。这一过程中，需要特别注意分页与限流机制，以确保在大量数据请求时不遗漏任何订单并避免对API服务造成过大压力。 ```json { "api_name": "jushuitan.refund.list.query", "timestamp": "2023-10-01T12:34:56Z", ... } ``` 这一阶段的重要步骤包括： 1. 设置定时任务以周期性调度该API，并可靠地抓取当前所有待处理订单。 2. 实现分页处理逻辑，通过递增查询条件参数来迭代获取全量数据。 3. 应用限流策略，例如每分钟最大请求次数限制，从而避免触发服务器端保护机制。 #### 数据格式转换与映射 由于聚水潭·奇门与金蝶云星辰V2之间的数据结构存在差异，必须进行必要的数据格式转换。在此环节，定制化的字段映射规则尤为关键，可以借助轻易云提供的平台功能实现具体字段间的一一对应关系。 例如： 聚水潭返回的数据格式可能如下： ```json { "refund_id": "123456", "order_number": "78901234", ... } ``` 而对于目标系统——金蝶云星辰所需提交的数据格式则类似于： ```json { "id": "", ... } ``` 这种情况下，需要配置相应转化逻辑，将`refund_id` 映射为 `id` 等操作。此外，还要考虑到可能出现的不一致值，并设计适当异常处理与错误重试机制，以保证整个流程执行稳定且顺畅。 #### 快速批量写入与监控 接下来是将转换后大量数据信息快速导入至金蝶云星辰中。利用他们提供的/jdy/v2/scm/sal_in_bound API，可以实现批量精准写入。同时  ### 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，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将深入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` 获取并加工数据。 #### 接口配置与请求参数 首先，我们需要配置接口的元数据，以确保请求能够正确发送并接收响应。以下是 `jushuitan.refund.list.query` 接口的元数据配置： ```json { "api": "jushuitan.refund.list.query", "effect": "QUERY", "method": "POST", "number": "as_id", "id": "as_id", "name": "as_id", "idCheck": true, "formatResponse": [ {"format": "string", "old": "as_id", "new": "as_id_new"}, {"format": "string", "old": "type", "new": "type_new"} ], "request": [ {"field": "page_index", "label": "第几页", "type": "int", "describe": "从第一页开始，默认1", "value":"1"}, {"field": "page_size", "label":"每页多少条", "type":"int", "describe":"默认30，最大50","value":"100"}, {"field":"start_time","label":"修改起始时间","type":"string", "describe":"起始时间，和结束时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与线上单号不能同时为空","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"}, {"field":"end_time","label":"修改结束时间","type":"string", "describe":"结束时间，和起始时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"}, {"field":"date_type","label":"时间类型","type":"int", "describe":"修改时间:0 ; 创建时间:1; 确认时间:2;非必填,默认0"}, {"field":"type","label":"售后类型","type":"string", "describe":"普通退货，其它，拒收退货，仅退款，投诉，补发，换货，维修"}, {"field":"status","label":"售后单状态","type":"string", "describe":"（WaitConfirm:待确认,Confirmed:已确认,Cancelled:作废,Merged:被合并）"}, {"field":"good_status","label":"货物状态","type":"string", "describe":"（BUYER_NOT_RECEIVED:买家未收到货,BUYER_RECEIVED:买家已收到货,BUYER_RETURNED_GOODS:买家已退货,SELLER_RECEIVED:卖家已收到退货）","value":"SELLER_RECEIVED"}, {"field":"wms_co_id","label":"分仓编号","type":"string","value":"12851795"} ], ... } ``` #### 请求参数详解 - **page_index** 和 **page_size**：用于分页查询。`page_index` 从第一页开始，默认值为1；`page_size` 默认值为30，但最大值可设置为50。 - **start_time** 和 **end_time**：用于指定查询的时间范围。两者必须同时存在且间隔不超过七天。 - **date_type**：指定时间类型，可选值包括修改时间、创建时间和确认时间。 - **type**：售后类型，如普通退货、拒收退货等。 - **status**：售后单状态，如待确认、已确认等。 - **good_status**：货物状态，此处默认值为“SELLER_RECEIVED”表示卖家已收到退货。 - **wms_co_id**：分仓编号，用于指定具体仓库。 #### 数据处理与格式化 在接收到响应数据后，需要对数据进行格式化处理，以便后续的数据转换与写入。元数据配置中的 `formatResponse` 字段定义了需要格式化的字段： ```json [ {"format": "string", "old": "as_id", "new": "as_id_new"}, {"format": "string", "old": "type", "new": "type_new"} ] ``` 例如，将原始字段 `as_id` 格式化为新的字段 `as_id_new`。 #### 自动填充与条件过滤 为了简化操作，我们可以启用自动填充响应功能 (`autoFillResponse`) 和条件过滤 (`condition`)： ```json { ... autoFillResponse: true, condition_bk: [[{"field": 'items.type', 'logic': 'in', 'value': '退货,换货'}]], ... } ``` 这确保了只有符合条件的数据会被进一步处理，从而提高效率。 #### 异常处理与补救措施 在实际操作中，不可避免地会遇到异常情况。我们可以通过设置定时任务 (`crontab`) 和接管请求 (`takeOverRequest`) 来进行异常处理和补救： ```json { ... omissionRemedy: { crontab: '2 */3 * * *', takeOverRequest: [ { field: 'start_time', value: "_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -86400 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )", type: 'string', label: '接管字段' } ] } } ``` 定时任务每三小时执行一次，并通过函数计算前一天的开始时间来接管请求。 通过上述步骤，我们可以高效地调用聚水潭·奇门接口获取并加工数据，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。这一过程不仅确保了数据的一致性和准确性，还极大提升了业务透明度和效率。  ### 数据集成与ETL转换：从聚水潭到金蝶云星辰V2 在数据集成过程中，将源平台的数据转换为目标平台所能接受的格式是关键步骤。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将聚水潭的销售退货单数据转换并写入金蝶云星辰V2 API接口。 #### 1. API接口配置 首先，我们需要配置金蝶云星辰V2的API接口。根据提供的元数据配置，目标API为`/jdy/v2/scm/sal_in_bound`，请求方法为POST。以下是主要字段及其映射关系： - `bill_date`（入库日期）：从源数据中的`items.receive_date`字段获取，格式化为字符串。 - `customer_number`（客户）：直接映射为`shop_id`。 - `bill_no`（单据编码）：直接映射为`as_id`。 - `custom_field`（自定义字段）：包含两个子字段： - `custom_field__1__3u903095ncrq`（聚水潭线上单号）：映射为`so_id`。 - `custom_field__1__3wingl0wgyeb`（售后类型）：映射为`type`。 - `operation_key`（操作类型）：固定值为'audit'。 - `remark`（备注）：直接映射为`remark`。 - `bill_dis_amount`（单折扣额）：通过函数判断，如果'free_amount'大于0，则取其值，否则取0。 #### 2. 商品分录字段配置 商品分录是一个数组，每个元素代表一个商品条目。主要字段及其映射如下： - `is_free`（是否赠品）：通过函数判断，如果'items.amount'等于0或'type_new'等于'换货'，则返回true，否则返回false。 - `material_number`（商品id）：映射为'sku_id'。 - `price`（单价）：直接从源数据中获取。 - `qty`（数量）：映射为'r_qty'。 - `stock_number`（仓库id）：通过函数判断，如果'wh_id'等于1，则返回'wms_co_id'，否则返回'wms_co_id-wh_id'。 - `tax_price`（含税单价）：通过函数判断，如果'type_new'等于'换货'，则返回0，否则返回'items.price'。 - `unit_id`（单位id）：固定值4。 此外，每个商品条目还包含一个自定义字段： - `custom_entity_field__1__3wqp66pdyh442k`（进仓时间）：映射为'receive_date'。 #### 3. 数据转换与写入 在完成上述字段配置后，我们可以利用轻易云数据集成平台的ETL功能，将源数据进行清洗和转换，并最终写入金蝶云星辰V2平台。以下是一个示例代码片段，展示了如何进行这些操作： ```json { "api": "/jdy/v2/scm/sal_in_bound", "method": "POST", "request": { "bill_date": "{{items.receive_date}}", "customer_number": "{shop_id}", "bill_no": "{as_id}", "custom_field": { "custom_field__1__3u903095ncrq": "{so_id}", "custom_field__1__3wingl0wgyeb": "{type}" }, "operation_key": "audit", "remark": "{remark}", "bill_dis_amount": "_function IF('{free_amount}' > 0 , '{free_amount}' , 0 )", "material_entity": [ { "is_free": "_function case when '{{items.amount}}' = 0 or '{type_new}' = '换货' then 'true' else 'false' end", "material_number": "{{items.sku_id}}", "price": "{{items.price}}", "qty": "{{items.r_qty}}", "stock_number": "_function CASE '{wh_id}' WHEN 1 THEN '{wms_co_id}' ELSE '{wms_co_id}-{wh_id}' END", "tax_price": "_function CASE '{type_new}' WHEN '换货' THEN '0' ELSE '{{items.price}}' END", "unit_id": "4", "custom_entity_field": { "custom_entity_field__1__3wqp66pdyh442k": "{{items.receive_date}}" } } ] } } ``` 通过上述配置，我们实现了从聚水潭到金蝶云星辰V2的销售退货单数据无缝对接。在实际应用中，可以根据具体业务需求调整和扩展此配置，以满足更多复杂场景的需求。