吉客云·奇门数据集成到金蝶云星空案例分享:JY-BDS销售出库单(7-售后发货)
在本技术案例中,我们将探讨如何通过高效的数据集成方案,将吉客云·奇门的销售出库单数据无缝对接到金蝶云星空。该方案以任务名称为“JY-BDS销售出库单(7-售后发货)”实际运行。本次集成主要借助于jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get API从吉客云·奇门获取数据,并使用batchSave API进行批量写入至金蝶云星空。
首先,需要确保系统能够处理高吞吐量的数据,因而我们设计了一套定时可靠的抓取机制来调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get,该机制极大提高了数据处理的时效性。同时,为了应对分页和限流问题,我们实施了一系列优化策略,以保持接口调用的稳定性和效率。
在保证数据质量方面,通过实时监控和告警系统,能够随时跟踪每个数据集成任务的状态与性能,及时发现并解决潜在的问题。与此同时,自定义的数据转换逻辑被应用于整个流程,使得不同业务需求下的数据结构差异得以顺利适配,从而保障了最终结果的一致性与准确性。
通过这样的技术实现,我们成功地实现了大量销售出库单数据从吉客云·奇门向金蝶云星空的快速、高效转移,同时保证了过程中的全生命周期管理和全透明可视化操作。这不仅提升了整体业务流程透明度,还显著增强了运营效率。
使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口获取并加工数据
在数据集成的生命周期中,第一步是从源系统获取数据。本文将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
来获取并加工数据。
接口配置与请求参数
我们首先需要配置API接口及其请求参数。根据提供的元数据配置,我们将使用POST方法调用jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
接口。以下是主要的请求参数及其配置:
- modified_begin 和 modified_end:用于指定修改时间范围,必须同时存在且时间间隔不能超过七天。
- startModified 和 endModified:最后修改时间范围。
- tradeNo:销售单号,多个用半角逗号分隔。
- pageSize:每页记录数,默认50,最大1000。
- pageIndex:页码,从0开始。
- hasTotal:首次调用时传1以获取总记录数。
- startCreated 和 endCreated:创建时间范围。
- startAuditTime 和 endAuditTime:审核时间范围。
- startConsignTime 和 endConsignTime:发货时间范围,默认值分别为上次同步时间和当前时间。
- tradeStatus 和 tradeType:订单状态和类型,后者固定为7(售后发货)。
- fields:需要返回的字段列表,用逗号分隔。
请求示例
以下是一个典型的请求示例:
{
"modified_begin": "2023-09-01T00:00:00",
"modified_end": "2023-09-07T23:59:59",
"pageSize": 100,
"pageIndex": 0,
"hasTotal": 1,
"startConsignTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endConsignTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"tradeType": "7",
"fields": "checkTotal,tradeNo,postFee,otherFee,..."
}
数据清洗与转换
在获取到原始数据后,需要进行清洗和转换,以便后续处理。以下是一些常见的数据清洗与转换操作:
-
字段映射与重命名:
- 将API返回的数据字段映射到目标系统所需的字段名称。例如,将
tradeNo
映射为orderNumber
。
- 将API返回的数据字段映射到目标系统所需的字段名称。例如,将
-
数据格式转换:
- 将日期格式从字符串转换为标准日期格式,以便于后续分析和处理。
-
缺失值处理:
- 对于缺失值,可以选择填充默认值、删除记录或进行插值处理。
-
数据过滤与筛选:
- 根据业务需求过滤不必要的数据。例如,只保留订单状态为已发货的数据。
异常处理与补救机制
在实际操作中,可能会遇到各种异常情况,如网络故障、接口超时等。为了确保数据完整性和一致性,我们可以设置异常处理与补救机制:
-
定时任务与重试机制:
- 使用Crontab定时任务,每天两次(6:30和18:30)自动重试失败的请求。
-
增量同步与全量同步结合:
- 定期进行全量同步,以确保所有数据都能被正确获取和处理。在增量同步过程中,通过记录上次同步时间来实现增量更新。
-
日志记录与监控告警:
- 实时监控数据流动和处理状态,并记录日志。一旦发现异常情况,立即触发告警通知相关人员进行处理。
实际应用案例
假设我们需要获取过去两天内所有售后发货的销售出库单信息,并将其导入到目标系统中。我们可以按照以下步骤进行操作:
- 配置API请求参数,包括起始时间、结束时间、每页记录数等。
- 调用
jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
接口获取原始数据。 - 对原始数据进行清洗和转换,包括字段映射、格式转换等。
- 将清洗后的数据写入目标系统,并记录日志以备查验。
通过上述步骤,我们可以高效地完成从源系统获取并加工数据的任务,为后续的数据分析和业务决策提供可靠的数据支持。
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
在数据集成生命周期的第二步中,我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL(提取、转换、加载)转换,最终转为目标平台金蝶云星空API接口所能够接收的格式,并写入目标平台。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台完成这一过程。
元数据配置解析
元数据配置是实现ETL转换和写入的重要基础。以下是我们需要配置的元数据:
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 20,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{
"field": "FBillTypeID",
"label": "单据类型",
"type": "string",
"describe": "单据类型",
"parser": {
"name": "ConvertObjectParser",
"params": "FNumber"
},
"value": "XSCKD07_SYS"
},
{
// ...其他字段省略
}
],
// ...其他配置省略
}
配置解析与应用
-
API与请求方法
配置中的
api
字段指定了调用金蝶云星空的batchSave
接口,method
字段指定了HTTP请求方法为POST。 -
操作参数
operation
字段定义了批量保存操作的参数:rowsKey
: 指定数组键名。rows
: 每次处理的数据行数。method
: 批量保存的方法名。
-
请求参数
request
数组包含了所有需要传递给API的字段,每个字段都有详细的配置,包括字段名称、标签、类型、描述、解析器和默认值等。例如:FBillTypeID
: 单据类型,使用ConvertObjectParser
解析器,将值转换为金蝶系统识别的编码。FBillNo
: 单据编号,直接从源数据中的tradeNo
字段获取。FDate
: 日期,从源数据中的consignTime
字段获取。
-
嵌套数组
对于复杂的数据结构,如明细信息,可以使用嵌套数组来表示。例如:
{ "field": "FEntity", "label": "明细信息", "type": "array", ... // 子项配置 ... }
-
其他请求参数
除了主要的数据字段,还包括一些控制参数,如表单ID、操作类型等:
{ // 表单ID {"field":"FormId","label":"业务对象表单Id","type":"string","value":"SAL_OUTSTOCK"}, // 操作类型 {"field":"Operation","label":"执行的操作","type":"string","value":"Save"}, // 是否自动提交并审核 {"field":"IsAutoSubmitAndAudit","label":"提交并审核","type":"bool","value":"false"}, // 验证基础资料有效性 {"field":"IsVerifyBaseDataField","label":"验证基础资料","type":"bool","value":"true"} }
数据转换与写入流程
-
提取数据
从源系统中提取所需的数据,并根据元数据配置进行初步清洗和整理。
-
数据转换
使用元数据中的解析器(如
ConvertObjectParser
)将源数据转换为目标系统所需格式。例如,将销售组织代码从源系统格式转换为金蝶系统识别的编码。 -
组装请求体
根据元数据配置,将所有字段组装成符合金蝶云星空API要求的请求体。确保嵌套数组和复杂结构正确映射。
-
发送请求
使用HTTP POST方法,将组装好的请求体发送到金蝶云星空的
batchSave
接口。处理响应结果,记录成功和失败的信息以便后续分析和处理。
技术要点总结
- 解析器应用: 利用解析器将不同系统间的数据格式进行转换,确保兼容性。
- 嵌套结构处理: 对于复杂的数据结构,如订单明细,需要特别注意嵌套数组的正确映射。
- 批量操作: 利用批量保存功能,提高效率,减少网络开销。
- 错误处理: 实时监控和记录每次请求的响应结果,确保问题能够及时发现和解决。
通过以上步骤,我们可以高效地将源平台的数据经过ETL转换后写入到金蝶云星空,实现不同系统间的数据无缝对接。