系统对接集成案例分享:店铺同步马帮 => 金蝶(测试通过)
在系统集成的实际业务需求中,如何高效、精准地将不同平台的数据进行无缝对接是一项关键技术挑战。本文将重点探讨一个实际运行成功的案例,即如何将马帮数据集成到金蝶云星空。
为了确保整个数据处理过程顺利进行,我们使用了轻易云的数据集成平台来配置和管理元数据,从而实现了定时可靠地抓取马帮接口数据并批量写入到金蝶云星空。同时,解决了分页、限流等问题,以及两者之间的数据格式差异。
在这个案例中,我们主要涉及以下具体接口:
- 马帮获取店铺列表的API: 
sys-get-shop-list - 金蝶云星空写入数据的API: 
batchSave 
通过调用马帮接口sys-get-shop-list,我们定期从马帮系统中抓取最新的店铺信息,并基于这些信息对金蝶云星空中的相关数据进行更新。在此过程中,特别注重以下几个方面:
- 确保不漏单:每次调用
sys-get-shop-list接口后,都需要记录最后一次成功获取的数据标识,以便下次调用能够从正确的位置继续,提高数据抓取的完整性。 - 快速批量写入:大量数据通过高效机制批量写入到金蝶云星空,这不仅提高了速度,同时减少了资源占用。
 - 实时监控与日志记录:集成全程实时监控,每一步操作都生成详细日志,有助于快速定位和解决潜在问题。
 - 异常处理与错误重试机制:针对网络波动等导致的数据传输失败场景,实现自动重试及修复机制,确保最终一致性。
 
现在,让我们深入剖析这个具体实施方案,从细节层面了解每个环节是如何紧密配合,实现两个系统间高效、稳定、安全的数据同步。

调用马帮接口sys-get-shop-list获取并加工数据的技术实现
在数据集成过程中,调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用马帮接口sys-get-shop-list,并对获取的数据进行加工处理。
接口调用配置
首先,我们需要配置接口调用的元数据。以下是针对sys-get-shop-list接口的元数据配置:
{
  "api": "sys-get-shop-list",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "name",
  "id": "id",
  "idCheck": true,
  "omissionRemedy": {
    "crontab": "35 */6 * * *",
    "takeOverRequest": [
      {
        "field": "expressTimeStart",
        "label": "修改时间开始段",
        "type": "string",
        "is_required": true,
        "describe": null,
        "value": "_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -21600 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )"
      }
    ]
  },
  "request": [
    {
      "field": "status",
      "label": "状态",
      "type": "int",
      "describe": "111",
      "value": 1
    },
    {
      "field": "financeCode",
      "label": "财务编码",
      "type": "string"
    }
  ],
  "autoFillResponse": true,
  "condition": [
    [
      {
        "field": "name",
        "logic":"neqv2",
        "value":"B2B"
      }
    ]
  ]
}
请求参数解析
在请求参数部分,我们定义了两个字段:
status: 状态,类型为整数,默认值为1。financeCode: 财务编码,类型为字符串。
此外,为了确保数据的完整性和准确性,我们使用了自动填充响应 (autoFillResponse) 功能,这意味着系统会自动处理和填充返回的数据。
数据过滤与条件设置
为了过滤不需要的数据,我们设置了一个条件:
name字段不等于B2B(neqv2逻辑)。
这种条件设置可以帮助我们在数据请求阶段就过滤掉无关的数据,提高后续处理的效率。
异常处理与补救措施
在实际操作中,可能会遇到数据遗漏或请求失败的情况。为了应对这些问题,我们配置了补救措施 (omissionRemedy):
- 使用 
crontab定时任务,每6小时执行一次。 - 在请求参数中添加 
expressTimeStart字段,用于指定修改时间的开始段,其值通过函数_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -21600 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )动态生成。 
这种设计确保了即使在某些情况下请求失败,也能通过定时任务和补救措施来弥补数据缺失。
实际调用与数据加工
在完成上述配置后,我们可以通过轻易云平台发起实际的API调用。以下是一个示例代码片段:
import requests
import json
url = 'https://api.mabang.com/sys-get-shop-list'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
    'status': 1,
    'financeCode': '',
    'expressTimeStart': '2023-01-01 00:00:00'
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
data = response.json()
# 数据加工
filtered_data = [shop for shop in data if shop['name'] != 'B2B']
# 输出结果
print(filtered_data)
上述代码展示了如何通过Python脚本发起POST请求,并对返回的数据进行简单的过滤处理。
总结
通过以上步骤,我们成功地调用了马帮接口sys-get-shop-list并对获取的数据进行了初步加工。这一过程展示了如何利用轻易云平台提供的元数据配置功能,实现高效、可靠的数据集成。在实际应用中,可以根据具体需求进一步扩展和优化这些配置,以满足不同业务场景下的数据处理需求。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入金蝶云星空API接口的技术案例
在本技术案例中,我们将深入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,最终转为金蝶云星空API接口所能够接收的格式,并成功写入目标平台。我们将重点关注API接口的配置和数据处理细节。
元数据配置解析
首先,我们来看一下元数据配置。该配置定义了如何将源数据映射到金蝶云星空API接口所需的格式。
{
  "api": "batchSave",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "FName", "label": "FName", "type": "string", "describe": "111", "value": "{name}"},
    {"field": "FNumber", "label": "FNumber", "type": "string", "describe": "111", "value": "{id}"},
    {"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织", "type": "string", "describe": "111", 
        "value": "100", 
        "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}
    },
    {"field": "FUseOrgId", ...
  ],
  ...
}
数据字段映射与转换
- 
基本字段映射
FName和FNumber字段直接从源数据中获取,分别对应{name}和{id}。FCreateOrgId和FUseOrgId字段固定值为"100",并使用ConvertObjectParser转换器。
 - 
嵌套对象与数组
- 地址信息 (
FT_BD_CUSTCONTACT) 和联系人信息 (FT_BD_CUSTLOCATION) 是嵌套数组,需要特别处理每个子字段,如详细地址和联系人编码等。 - 商务信息 (
FT_BD_CUSTOMEREXT) 是嵌套对象,同样需要处理其内部字段,如默认联系人。 
 - 地址信息 (
 - 
其他固定值字段
- 国家 (
FCOUNTRY)、结算币别 (FTRADINGCURRID)、客户类别 (FCustTypeId) 等字段均设置了固定值,并使用ConvertObjectParser转换器。 
 - 国家 (
 
API请求构建
根据元数据配置,我们需要构建一个符合金蝶云星空API接口要求的请求体。以下是一个示例请求体:
{
  "FormId": "BD_Customer",
  "Operation": {
    ...
  },
  ...
}
数据转换与写入流程
- 
数据提取与清洗 从源平台提取原始数据,并根据业务需求进行清洗和预处理。这一步确保数据质量,为后续的转换打下基础。
 - 
ETL转换 利用元数据配置中的映射规则,将清洗后的数据进行转换。特别注意嵌套对象和数组的处理,确保每个子字段都正确映射。
 - 
构建API请求体 根据转换后的数据,构建符合金蝶云星空API接口要求的请求体。确保所有必填字段都已填充,并按照API文档规范格式化请求体。
 - 
发送请求并处理响应 使用HTTP POST方法将构建好的请求体发送到金蝶云星空API接口。处理响应结果,记录成功或失败的信息,以便后续追踪和调试。
 
示例代码片段
以下是一个简化的Python代码示例,用于展示如何利用上述元数据配置进行ETL转换并发送API请求:
import requests
import json
def transform_data(source_data):
    transformed_data = {
        'FormId': 'BD_Customer',
        'Operation': 'BatchSave',
        'Data': []
    }
    for item in source_data:
        transformed_item = {
            'FName': item['name'],
            'FNumber': item['id'],
            'FCreateOrgId': '100',
            'FUseOrgId': '100',
            ...
        }
        transformed_data['Data'].append(transformed_item)
    return transformed_data
def send_request(transformed_data):
    url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data))
    if response.status_code == 200:
        print('Data successfully written to Kingdee Cloud')
    else:
        print('Failed to write data:', response.text)
# Example usage
source_data = [{'name': 'Test Store', 'id': '12345'}, ...]
transformed_data = transform_data(source_data)
send_request(transformed_data)
通过以上步骤,我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入过程。该流程不仅保证了数据的一致性和完整性,还提高了系统间的数据交互效率。
