查询金蝶客户玛祖健力多:金蝶云星辰V2数据集成到轻易云集成平台
在本篇技术案例中,我们将详细探讨如何有效地实现从金蝶云星辰V2版本的数据集成到轻易云集成平台。具体任务是通过调用 /jdy/v2/bd/customer
API接口,获取所有与“玛祖健力多”相关的客户数据,并确保这些数据能够高效、准确地写入轻易云,实现业务系统间平稳无缝的对接。
为了顺利完成这一操作,关键就在于解决以下几个核心问题:
1. 确保数据不漏单: 在与金蝶云星辰V2进行对接时,必须保证每一个查询请求都能完整捕获所有目标客户的数据信息。这需要考虑API接口可能存在的分页和限流问题,在配置过程中需要设置适当的参数来避免遗漏记录。
2. 快速大批量写入: 由于涉及大量客户信息,需要设计高效的数据流机制,使得从金蝶接口抓取的大量数据可以迅速且正确地录入到轻易云中,这一过程要求高度优化的数据处理能力。
3. 定时抓取和可靠性保障: 为了定期更新并同步最新的信息,需要利用定时任务功能周期性调用金蝶API,以获得实时或近乎实时的更新。同时,对接过程中要具备良好的错误重试机制,以应对网络抖动或者服务器短暂不可用的问题,从而提高系统稳定性和可靠性。
4. 数据格式差异处理及转换: 金蝶提供的数据格式与内部系统使用的数据格式之间可能存在差别。因此,在实际应用中,还需针对这些差异设计相应的数据映射和转换规则,以确保不同系统之间的信息兼容性以及处理链条上的一致性和正确传递。
本文档后续部分将逐步介绍具体实现细节,包括怎样构建API请求、解析返回结果、管理分页信息,以及在面对频繁访问限制时采取何种措施。此外,将特别提及如何利用日志记录功能来监控整个流程中的各类操作,为异常情况快速定位修复提供必要支持。
调用金蝶云星辰V2接口获取并加工客户数据
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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星辰V2接口 /jdy/v2/bd/customer
获取客户数据,并进行初步的数据加工。
接口概述
金蝶云星辰V2提供了丰富的API接口供外部系统调用,其中 /jdy/v2/bd/customer
是用于查询客户信息的接口。该接口支持GET请求,能够根据时间戳、分页等参数灵活查询客户数据。
元数据配置解析
以下是我们在轻易云平台上配置的元数据:
{
"api": "/jdy/v2/bd/customer",
"effect": "QUERY",
"method": "GET",
"number": "number",
"id": "id",
"name": "number",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "modify_end_time",
"label": "修改时间-结束时间的时间戳(毫秒)",
"type": "string",
"describe": "修改时间-结束时间的时间戳(毫秒)",
"value": "_function {CURRENT_TIME}*1000"
},
{
"field": "modify_start_time",
"label": "修改时间-开始时间的时间戳(毫秒)",
"type": "string",
"describe": "修改时间-开始时间的时间戳(毫秒)",
"value": "_function {LAST_SYNC_TIME}*1000"
},
{
"field": "page",
"label": "当前页,默认1",
"type": "string",
"describe": "当前页,默认1",
"value": "1"
},
{
"field": "page_size",
"label": "每页显示条数,默认10",
"type": ":string",
describe: ":每页显示条数,默认10",
value: ":50"
}
]
}
参数详解
-
modify_end_time 和 modify_start_time:这两个参数用于指定查询客户信息的修改时间范围。
modify_end_time
使用当前系统时间(以毫秒为单位),而modify_start_time
使用上次同步的时间(以毫秒为单位)。这确保了我们只获取到自上次同步以来有变动的数据。{ field: 'modify_end_time', value: '_function {CURRENT_TIME}*1000' }
{ field: 'modify_start_time', value: '_function {LAST_SYNC_TIME}*1000' }
-
page 和 page_size:分页参数,用于控制每次请求返回的数据量。
page
默认值为1,表示从第一页开始;page_size
默认值为50,表示每页返回50条记录。{ field: 'page', value: '1' }
{ field: 'page_size', value: '50' }
数据请求与清洗
在轻易云平台上配置好元数据后,我们可以发起GET请求来获取客户数据。以下是一个示例请求URL:
https://api.kingdee.com/jdy/v2/bd/customer?modify_start_time=1633046400000&modify_end_time=1633132800000&page=1&page_size=50
在获取到原始数据后,我们需要对其进行清洗和转换。这一步骤通常包括:
- 字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如,将
number
字段映射为目标系统中的customer_number
。 - 数据过滤:剔除不需要的字段或记录。
- 格式转换:将日期、数字等字段转换为目标系统所需的格式。
数据转换与写入
清洗后的数据需要进一步转换,以符合目标系统的数据结构和业务逻辑要求。转换后的数据可以通过轻易云平台提供的数据写入功能,写入到目标数据库或其他业务系统中。
例如,将清洗后的客户数据写入到目标数据库时,可以使用以下SQL语句:
INSERT INTO target_customer_table (customer_id, customer_number, customer_name)
VALUES (?, ?, ?)
通过这种方式,我们实现了从金蝶云星辰V2获取客户数据,并经过清洗和转换后写入到目标系统,实现了不同系统间的数据无缝对接。
以上就是调用金蝶云星辰V2接口获取并加工客户数据的全过程。在实际操作中,根据具体业务需求,还可以进行更复杂的数据处理和集成操作。
将金蝶客户数据ETL转换并写入轻易云集成平台
在数据集成的过程中,ETL(Extract, Transform, Load)是一个至关重要的环节。本文将详细探讨如何将从金蝶系统中提取的客户数据进行转换,并通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。我们将重点关注元数据配置和API接口的技术细节。
数据提取与清洗
首先,从金蝶系统中提取客户数据。假设我们已经完成了数据请求和初步清洗,获得了结构化的数据。这个过程包括对原始数据进行去重、格式化和标准化处理,以确保后续步骤的顺利进行。
数据转换
接下来,我们需要将清洗后的数据转换为目标平台能够接收的格式。在这个过程中,理解目标平台API接口的元数据配置是关键。
以下是我们使用的元数据配置:
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
- api: 表示我们将调用的API接口名称。
- effect: 指定操作类型,这里是执行操作。
- method: HTTP请求方法,这里使用POST方法。
- idCheck: 表示是否需要进行ID校验,这对于避免重复写入非常重要。
数据映射
在实际操作中,我们需要根据目标平台的需求,对源数据字段进行映射。例如,假设金蝶系统中的客户字段有customer_id
, customer_name
, contact_number
等,而目标平台要求字段为id
, name
, phone
。我们需要编写代码来完成这一映射过程:
def transform_data(source_data):
transformed_data = []
for record in source_data:
transformed_record = {
"id": record["customer_id"],
"name": record["customer_name"],
"phone": record["contact_number"]
}
transformed_data.append(transformed_record)
return transformed_data
数据写入
完成数据转换后,我们使用轻易云集成平台提供的API接口将数据写入目标平台。以下是一个Python示例代码,展示如何使用POST方法将转换后的数据发送到API接口:
import requests
import json
# 假设transformed_data是已经转换好的数据列表
transformed_data = transform_data(source_data)
url = "https://api.qingyiyun.com/execute"
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
for data in transformed_data:
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
print(f"Data {data['id']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write data {data['id']}. Status code: {response.status_code}")
在这个示例中,我们遍历转换后的每条记录,通过HTTP POST请求发送到指定URL。如果响应状态码为200,则表示写入成功,否则记录失败信息。
ID校验
由于元数据配置中idCheck
为true,我们需要确保在写入之前进行ID校验,以避免重复记录。这可以通过查询目标平台已有的数据来实现,在实际应用中可能涉及更多复杂逻辑,这里简要展示一个简单的实现思路:
def check_id_exists(id):
# 假设有一个API可以查询现有记录
query_url = f"https://api.qingyiyun.com/query?id={id}"
response = requests.get(query_url)
return response.status_code == 200 and response.json().get("exists", False)
for data in transformed_data:
if not check_id_exists(data['id']):
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
print(f"Data {data['id']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write data {data['id']}. Status code: {response.status_code}")
else:
print(f"Data {data['id']} already exists. Skipping write operation.")
通过这种方式,可以有效避免重复写入,提高系统效率和数据一致性。
以上内容详细介绍了如何利用轻易云集成平台API接口,将从金蝶系统提取并清洗过的数据进行ETL转换,并最终写入目标平台。在实际项目中,根据具体需求可能会有更多复杂性,但本文提供了一个基本框架和思路供参考。