### 钉钉数据集成到轻易云集成平台的技术案例分享
在本次技术案例中，我们将详细探讨如何将钉钉的数据通过轻易云数据集成平台进行高效对接，实现业务数据的无缝整合。具体方案名称为“宜搭查询当月汇率_copy”，涉及从调用钉钉API接口获取原始数据，处理分页和限流问题，到最终成功写入轻易云平台。
首先，通过v1.0/yida/forms/instances/ids/{appType}/{formUuid}接口，我们能够从钉钉系统中抓取所需的数据。然而，在实际操作过程中，一些不可忽略的问题如分页、限流和数据格式差异需要妥善处理。例如，针对大量数据快速写入的问题，我们利用了批量操作功能，使得每个批次的数据都能准确无误地导入到指定存储位置。此外，为确保定时可靠地抓取这些实时更新的数据，不同时间调度策略也被精细配置，以避免因网络波动或接口响应时间不稳定导致漏单现象。
关键的一环是如何处理来自两个不同系统之间的数据格式差异。在这部分工作中，通过轻易云提供的定制化映射功能，将源端（即钉钉）与目标端（即轻易云）的字段、类型进行有效匹配。同时，异常处理与错误重试机制的实现进一步提升了整个过程的鲁棒性。当遇到临时故障或者网络断连情况时，该机制可以自动重试特定次数以确保任务顺利完成，而不会出现重复传输或丢失信息等问题。
本文开篇仅对一些核心要素进行了初步介绍，后续章节我们会详细讲解具体步骤及实现细节，包括日志记录和监控等方面内容。希望通过这一实例，可以为类似需求场景提供有价值的参考和借鉴。
### 调用钉钉接口获取并加工数据的技术案例
在轻易云数据集成平台中，调用源系统接口是数据处理生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过调用钉钉接口`v1.0/yida/forms/instances/ids/{appType}/{formUuid}`来获取并加工数据。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要根据元数据配置来设置API请求参数。以下是元数据配置的详细信息：
```json
{
"api": "v1.0/yida/forms/instances/ids/{appType}/{formUuid}",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"request": [
{"field": "appType", "label": "appType", "type": "string", "describe": "应用编码。", "value": "APP_E4D9OR2HF7QLY167G75K"},
{"field": "formUuid", "label": "formUuid", "type": "string", "describe": "表单ID。", "value": "FORM-34C36E0EDF2F4244B39BF50268651E1ARZDT"},
{"field": "pageNumber", "label": "pageNumber", "type": "string", "describe": "分页页吗。", "value": "1"},
{"field": "pageSize", "label": "pageSize", "type": "string", "describe": "分页大小。", "value": 1},
{"field": "systemToken", "label":"systemToken","type":"string","describe":"应用秘钥。","value":"CH766981N8RI4YCK9QDSUAGJLEPA2BCS0OWSLR"},
{"field":"language","label":"language","type":"string","describe":"语言，取值：zh_CN：中文（默认值）en_US：英文","value":"zh_CN"},
{"field":"userId","label":"userId","type":"string","describe":"用户userid。","value":"481569556726068568"}
],
“buildModel”: true,
“autoFillResponse”: true
}
```
#### 请求参数解析
- **appType**: 应用编码，用于标识具体的应用。
- **formUuid**: 表单ID，用于指定需要查询的表单。
- **pageNumber**: 分页页码，当前请求的数据页数。
- **pageSize**: 分页大小，每页返回的数据条数。
- **systemToken**: 应用秘钥，用于验证请求的合法性。
- **language**: 请求返回的数据语言，默认为中文。
- **userId**: 用户ID，用于标识具体的用户。
#### 数据请求与清洗
在实际操作中，我们通过POST方法向钉钉接口发送上述参数，获取原始数据。以下是一个示例请求：
```http
POST /v1.0/yida/forms/instances/ids/APP_E4D9OR2HF7QLY167G75K/FORM-34C36E0EDF2F4244B39BF50268651E1ARZDT HTTP/1.1
Host: api.dingtalk.com
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer CH766981N8RI4YCK9QDSUAGJLEPA2BCS0OWSLR
{
“pageNumber”: “1”,
“pageSize”: “1”,
“language”: “zh_CN”,
“userId”: “481569556726068568”
}
```
响应示例：
```json
{
“code”: 200,
“message”: “Success”,
“data”: {
“totalCount”: 100,
“list”: [
{
“instanceId”: “1234567890”,
“formData”: {
// 表单具体字段及其值
}
}
]
}
}
```
#### 数据转换与写入
获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续写入目标系统。在清洗过程中，可以根据业务需求过滤无关字段、格式化日期、转换数据类型等。
例如，将表单中的日期字段从字符串格式转换为标准日期格式：
```python
from datetime import datetime
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for item in raw_data['data']['list']:
form_data = item['formData']
form_data['dateField'] = datetime.strptime(form_data['dateField'], '%Y-%m-%d')
cleaned_data.append(form_data)
return cleaned_data
# 示例调用
raw_data = {
# 假设这是从API响应中提取的原始数据
}
cleaned_data = clean_data(raw_data)
```
#### 自动填充响应与模型构建
在轻易云平台中，可以启用`autoFillResponse`和`buildModel`选项，实现自动填充响应和模型构建。这些选项可以简化开发流程，提高效率。
启用`autoFillResponse`后，平台会自动将API响应中的数据填充到预定义的模型中，无需手动解析和映射字段。而`buildModel`选项则会根据元数据配置自动生成对应的数据模型，使得后续的数据处理更加规范和高效。
通过上述步骤，我们可以高效地调用钉钉接口获取所需数据，并进行必要的清洗和转换，为后续的数据处理打下坚实基础。这种全生命周期管理方式不仅提高了业务透明度，还显著提升了工作效率。
### 轻易云数据集成平台ETL转换与写入目标平台技术案例
在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）是关键步骤之一。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台将源平台的数据进行ETL转换，并最终写入目标平台API接口。
#### 数据请求与清洗
首先，我们需要从源平台获取原始数据。这一步通常涉及到通过API调用、数据库查询等方式获取数据。假设我们已经完成了这一步，并且已经得到了以下示例数据：
```json
{
"dateField_lswxyzm2": "1633024800",
"numberField_lswxyzm3_value": "12345"
}
```
#### 数据转换
接下来，我们需要对这些原始数据进行转换，以符合目标平台API接口所需的格式。根据元数据配置，我们需要将字段进行如下处理：
1. **a_value**: 将时间戳`dateField_lswxyzm2`转换为`YYYY-MM`格式。
2. **a_label**: 截取时间戳的前10位。
3. **b_value**: 直接使用`numberField_lswxyzm3_value`的值。
4. **b_label**: 同样使用`numberField_lswxyzm3_value`的值。
5. **category**: 固定值为`65f401be41145d36930172b6`。
具体的转换逻辑如下：
- `a_value`: `_function FROM_UNIXTIME( LEFT( '1633024800' , 10) , '%Y-%m' )`
- `a_label`: `_function LEFT( '1633024800' , 10)`
- `b_value`: `12345`
- `b_label`: `12345`
- `category`: `65f401be41145d36930172b6`
经过上述转换后，得到的数据格式如下：
```json
{
"a_value": "2021-10",
"a_label": "1633024800",
"b_value": "12345",
"b_label": "12345",
"category": "65f401be41145d36930172b6"
}
```
#### 数据写入
最后一步是将转换后的数据写入目标平台。根据元数据配置，我们需要通过POST方法调用目标平台API接口进行写入操作。具体的API配置如下：
```json
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "TEST",
"id": "TEST",
"name": "TEST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"a_value","label":"a_value","type":"date","value":"_function FROM_UNIXTIME( LEFT( '{dateField_lswxyzm2}' , 10) , '%Y-%m' )"},
{"field":"a_label","label":"a_label","type":"string","value":"_function LEFT( '{dateField_lswxyzm2}' , 10)"},
{"field":"b_value","label":"b_value","type":"string","value":"{numberField_lswxyzm3_value}"},
{"field":"b_label","label":"b_label","type":"string","value":"{numberField_lswxyzm3_value}"},
{"field":"category","label":"分类ID","type":"string","value":"65f401be41145d36930172b6"}
]
}
```
通过POST方法，将上述JSON数据发送到目标平台API接口，实现数据的最终写入。以下是示例代码片段，用于实现这一过程：
```python
import requests
url = 'https://target-platform-api.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
'a_value': '2021-10',
'a_label': '1633024800',
'b_value': '12345',
'b_label': '12345',
'category': '65f401be41145d36930172b6'
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
print('Data written successfully')
else:
print('Failed to write data:', response.text)
```
通过以上步骤，我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换，并通过轻易云集成平台API接口写入了目标平台。这一过程不仅提升了数据处理效率，还确保了数据的一致性和准确性。
