AD现结台账查询系统对接集成案例分享
在数据驱动的商业环境中，爱朵科技亟需实现其内部"AD现结台账查询"功能的数据集成，以优化其数据管理和业务决策能力。我们采用轻易云数据集成平台，对爱朵科技的数据进行高效对接与处理。本案例将详解如何通过API接口实现这一目标，并重点关注关键技术要点。
接口调用与数据获取
首先，使用爱朵科技提供的API api/currentBalanceStatement/getList来抓取所需的数据。这一过程需要考虑到分页及限流等问题，通过合理配置请求参数和速率限制，可以确保稳定、持续地获取完整数据，而不会出现漏单情况。此外，针对不同时间段进行定时调度抓取，也能保证实时性需求。
数据写入与处理
将从爱朵科技获取到的大量数据快速写入至轻易云集成平台。这一步骤借助了该平台强大的高吞吐量支持，使得批量化处理成为可能。在这个过程中，需要进行适当的数据转换，以解决两者之间可能存在的数据格式差异问题。通过轻易云的平台特性，我们可以自定义转换逻辑，确保每一条记录都能被准确映射并存储。
数据质量监控与异常处理
为保证整个流程无缝衔接，我们启用了集中监控和告警功能，实时跟踪每一次任务的状态及性能。一旦检测到异常状况，如网络波动或接口响应延迟，则会自动启动错误重试机制，从而减少人工干预。与此同时，还设置了详细的日志记录机制，有助于后续排查和优化，提高整体系统的可靠性。
文章随后部分将进一步深入探讨具体方案实施细节，包括接口调用代码示例、分页策略设计、以及地图转换逻辑实现方式等技术要点。
使用轻易云数据集成平台调用爱朵科技API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。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台调用爱朵科技的api/currentBalanceStatement/getList接口，并对获取的数据进行初步加工。
接口概述
爱朵科技提供的api/currentBalanceStatement/getList接口用于查询现结台账信息。该接口采用POST方法，支持分页查询，并允许通过多个字段进行过滤。以下是该接口的元数据配置：
{
"api": "api/currentBalanceStatement/getList",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"page","label":"页码","type":"int","describe":"暂无描述","value":"1"},
{"field":"size","label":"每页大小","type":"int","describe":"暂无描述","value":"100"},
{"field":"settlementDate","label":"期间","type":"int","describe":"暂无描述","value":"202309"},
{"field":"companyName","label":"主体","type":"string","describe":"暂无描述"},
{"field":"channelCode","label":"渠道编码","type":"string","describe":"暂无描述"},
{"field":"platCustomerName","label":"统一客户名称","type":"string","describe":"暂无描述"}
],
"autoFillResponse": true
}数据请求与清洗
在轻易云数据集成平台中，我们首先需要配置请求参数以调用该API。以下是具体步骤：
-
配置请求参数：
page: 页码，默认值为1。size: 每页大小，默认值为100。settlementDate: 查询期间，例如202309。companyName: 主体名称，可选。channelCode: 渠道编码，可选。platCustomerName: 统一客户名称，可选。
-
发送请求： 使用POST方法发送请求，确保所有必需字段已填充，并根据业务需求选择性填写可选字段。
-
接收响应： 响应结果将自动填充到预定义的数据结构中（由于
autoFillResponse设置为true）。
数据转换与写入
在接收到API响应后，需要对数据进行初步加工，以便后续处理和分析。以下是常见的数据转换步骤：
-
数据过滤： 根据业务规则过滤无效或不必要的数据。例如，只保留特定渠道编码的数据。
-
字段映射： 将API返回的字段映射到目标系统所需的字段。例如，将
settlementDate映射为目标系统中的period字段。 -
格式转换： 将日期、金额等字段转换为目标系统所需的格式。例如，将日期格式从YYYYMM转换为YYYY-MM-DD。
-
数据验证： 对关键字段进行验证，确保数据完整性和准确性。例如，检查每条记录是否包含有效的ID和金额。
实践案例
假设我们需要获取2023年9月期间，主体名称为“爱朵科技”的现结台账信息，并将其导入到内部财务系统中。具体操作如下：
-
配置请求参数：
{ "page": 1, "size": 100, "settlementDate": 202309, "companyName": "爱朵科技" } -
发送请求并接收响应： 使用轻易云平台发送POST请求，并接收返回的数据列表。
-
数据过滤与映射： 对返回的数据列表进行遍历，只保留符合条件的记录，并将其映射到内部财务系统所需的字段格式。
-
格式转换与验证： 将日期格式从YYYYMM转换为YYYY-MM-DD，并验证每条记录是否包含有效的ID和金额。
通过上述步骤，我们可以高效地调用爱朵科技的API接口获取现结台账信息，并对其进行初步加工，为后续的数据处理和分析打下坚实基础。这不仅提升了业务透明度和效率，也确保了数据的一致性和准确性。
数据转换与写入目标平台的技术案例
在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。在本文中，我们将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台实现这一过程，重点关注API接口相关的技术细节。
数据请求与清洗
在数据转换之前，首先要确保源平台的数据已经经过清洗和预处理。假设我们已经完成了这一步，并且获得了一个结构化的数据集。接下来，我们需要将这些数据转换为目标平台所能接受的格式。
数据转换
数据转换是ETL过程中的关键步骤。在这一阶段，我们需要根据目标平台API接口的要求，对数据进行格式化处理。以下是一个典型的数据转换案例：
-
读取源数据：
import pandas as pd # 假设我们从CSV文件中读取源数据 source_data = pd.read_csv('source_data.csv') -
数据格式化： 根据元数据配置中的要求，将源数据转换为目标API所需的JSON格式。
def format_data(row): return { "id": row["id"], "name": row["name"], "amount": row["amount"], "date": row["date"] } formatted_data = source_data.apply(format_data, axis=1).tolist()
数据写入
在完成数据转换后，我们需要将其写入目标平台。根据提供的元数据配置，目标API接口的信息如下：
- API: 写入空操作
- Method: POST
- Effect: EXECUTE
- ID Check: True
基于这些信息，我们可以编写一个函数，通过HTTP POST请求将格式化后的数据发送到目标API。
import requests
import json
def write_to_target_api(data):
url = "https://api.targetplatform.com/write"
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
for record in data:
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(record))
if response.status_code == 200:
print(f"Record {record['id']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write record {record['id']}: {response.text}")
write_to_target_api(formatted_data)API接口特性
在实际操作中，API接口可能会有一些特定的特性和要求，需要我们特别注意：
-
ID校验： 元数据配置中提到
idCheck为True，这意味着在写入每条记录之前，需要确保该记录的ID是唯一且有效的。可以通过查询现有记录来实现这一点。 -
错误处理： 在发送POST请求时，需要对可能出现的错误进行处理。例如，如果某条记录由于网络问题或其他原因未能成功写入，需要有相应的重试机制。
-
批量处理： 如果要写入的数据量较大，可以考虑批量发送以提高效率。具体实现方式可以根据目标API的支持情况来决定。
def write_to_target_api_batch(data, batch_size=100):
url = "https://api.targetplatform.com/write"
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
for i in range(0, len(data), batch_size):
batch = data[i:i + batch_size]
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(batch))
if response.status_code == 200:
print(f"Batch {i//batch_size} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write batch {i//batch_size}: {response.text}")
write_to_target_api_batch(formatted_data)通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL过程。在这一过程中，充分利用了轻易云集成平台提供的元数据配置，实现了高效、可靠的数据集成。
