ETL转换与写入：畅捷通T+存货数据的集成实战

  • 轻易云集成顾问-林峰

畅捷通T+数据集成到轻易云集成平台案例分享：存货查询002

在当今数字化转型的背景下，企业对系统间的数据集成需求愈发迫切，为了确保业务流程的顺畅进行和数据的一致性，高效稳定的数据集成解决方案显得尤为重要。在本文中，我们将以“存货查询002”方案为例，详细探讨如何通过轻易云数据集成平台，实现对畅捷通T+系统中的存货信息进行高效、可靠的同步与处理。

首先需明确的是，通过调用畅捷通T+提供的标准API接口（/tplus/api/v2/inventory/Query），我们可以获取到最新的存货信息。在整个过程中，我们要重点关注以下几个技术难点：

  1. 定时可靠抓取: 借助轻易云任务调度功能，可以设置周期性任务，定时从畅捷通T+接口抓取更新后的存货数据。这个过程不仅自动化程度高，还能确保每个时间段的数据准确无误。

  2. 分页和限流管理: 由于每次接口返回的数据量有限且存在请求频率限制，我们需要合理地实现分页处理，并控制请求速率，以防止触发API调用超限。

  3. 大规模数据写入: 通过批量操作，将从畅捷通T+获取的大量存货记录快速写入到轻易云集成平台。此环节对于提升整体效率至关重要，在实际具体实施过程中，应充分利用轻易云并行处理能力.

  4. 异常处理及错误重试机制: 数据传输不可避免会出现网络波动或临时故障，因此建立完善的异常捕获与重试机制是必要之举。这不仅能有效减少人为干预，也极大提高了系统运行稳定性。

  5. 格式转换及自定义映射: 畅捷通T+与轻易云之间可能存在一定的数据格式差异，需要设计定制化映射规则，对字段做适配转换，以确保最终录入数据库的信息符合目标格式要求。

简言之，本案例展示的不仅是一个简单的数据同步，更是借助于现代化工具实现复杂业务逻辑的一体化、高性能解决方案。当这些技术细节全部落实后，一个透明、高效且高度自动化的数据整合环境便应运而生，有力支持企业日常运营活动和决策分析需求。 系统集成平台API接口配置

调用源系统畅捷通T+接口/tplus/api/v2/inventory/Query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通过轻易云数据集成平台调用畅捷通T+接口/tplus/api/v2/inventory/Query来获取并加工存货数据。

接口配置与调用

首先，我们需要了解元数据配置中的各个字段及其作用：

  • api: /tplus/api/v2/inventory/Query，表示我们要调用的具体API路径。
  • effect: QUERY，表示该操作为查询操作。
  • method: POST，表示我们使用POST方法进行请求。
  • number: Name，表示存货名称字段。
  • id: Code，表示存货编码字段。
  • idCheck: true，表示需要对ID进行校验。

请求参数配置如下：

{
  "field": "SelectFields",
  "label": "SelectFields",
  "type": "string",
  "describe": "111",
  "value": "ID,Code,Name,WarehouseType,Address,priuserdefnvc3,Unit.Name,DefaultBarCode"
}

这个配置表明我们需要从接口返回的数据中选择以下字段：ID、Code、Name、WarehouseType、Address、priuserdefnvc3、Unit.Name和DefaultBarCode。

其他请求参数：

{
  "field": "dataKey",
  "label": "dataKey",
  "type": "string",
  "describe": "111",
  "value": "param"
}

这个配置用于指定请求中的关键数据键名。

请求示例

根据上述配置，我们可以构建一个POST请求来获取存货信息。以下是一个示例请求体：

{
  "param": {
    "SelectFields": "ID,Code,Name,WarehouseType,Address,priuserdefnvc3,Unit.Name,DefaultBarCode"
  }
}

数据处理与清洗

在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和加工，以便后续的数据转换和写入。假设我们从接口得到了如下响应：

{
  "data": [
    {
      "ID": 1,
      "Code": "INV001",
      "Name": "Product A",
      "WarehouseType": "Main",
      "Address": null,
      "priuserdefnvc3": "",
      "Unit.Name": null,
      "DefaultBarCode": ""
    },
    {
      ...
    }
  ]
}

针对上述响应，我们需要进行以下处理：

  1. 空值处理：将所有的null值替换为空字符串，以避免后续处理中的异常。
  2. 字段映射：根据业务需求，将字段映射到目标系统所需的格式。例如，将Unit.Name映射为UnitName。

清洗后的数据可能如下所示：

{
  "data": [
    {
      "ID": 1,
      "Code": "INV001",
      "Name": "Product A",
      "WarehouseType": "",
      "Address": "",
      "priuserdefnvc3": "",
      "UnitName": "",
      "DefaultBarCode": ""
    },
    {
      ...
    }
  ]
}

自动填充响应

在元数据配置中，我们设置了autoFillResponse: true，这意味着平台会自动将响应中的数据填充到预定义的结构中。这一步骤极大简化了开发者的工作量，使得数据处理更加高效和准确。

通过上述步骤，我们成功地调用了畅捷通T+接口，并对返回的数据进行了有效的清洗和加工，为后续的数据转换与写入奠定了坚实基础。在整个过程中，轻易云平台提供了全透明可视化的操作界面，使得每个环节都清晰易懂，并实时监控数据流动和处理状态，极大提升了业务透明度和效率。 打通企业微信数据接口

数据集成生命周期第二步：ETL转换与写入

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是至关重要的一环。本文将深入探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台所能够接收的格式，最终通过API接口写入目标平台。

元数据配置解析

在本次技术案例中，我们使用了以下元数据配置：

{
  "api": "写入空操作",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "number": "number",
  "id": "id",
  "name": "编码",
  "idCheck": true
}

该配置定义了一个POST请求，用于将数据写入目标平台。具体参数说明如下：

  • api: 指定了API接口名称为“写入空操作”。
  • effect: 操作效果为执行（EXECUTE）。
  • method: HTTP方法为POST。
  • number, id, name: 分别对应源数据中的字段映射。
  • idCheck: 表示在写入前需要检查ID的唯一性。

数据请求与清洗

在进行ETL转换之前，我们首先需要从源平台获取原始数据，并对其进行清洗和预处理。假设我们从源平台获取到的数据如下：

[
  {"number": "001", "id": "A123", "name": "产品A"},
  {"number": "002", "id": "", "name": "产品B"},
  {"number": "", "id": "A125", "name": ""}
]

在清洗过程中，我们需要确保每条记录的number、id和name字段都符合要求，例如非空、格式正确等。

数据转换

接下来，我们将清洗后的数据进行转换，以符合目标平台API接口所需的格式。假设清洗后的数据如下：

[
  {"number": "001", "id": "A123", "name": "产品A"},
  {"number": "", "id": "", "name": ""}
]

根据元数据配置，我们需要构造POST请求的payload。对于每条记录，生成如下格式的数据：

{
  "api": "/execute/write_empty_operation",
  "method": "/post",
  {
    {
      number: '001',
      id: 'A123',
      name: '产品A'
    },
    {
      number: '',
      id: '',
      name: ''
    }
  }
}

数据写入

最后一步是将转换后的数据通过API接口写入目标平台。在此过程中，需要特别注意以下几点：

  1. ID检查：根据元数据配置中的idCheck参数，在写入之前需要检查ID是否唯一。如果发现重复ID，则需要进行相应处理，例如跳过或更新现有记录。

  2. 错误处理：在实际操作中，可能会遇到各种错误，例如网络问题、API响应异常等。因此，需要设计健壮的错误处理机制，确保即使发生异常也能保证数据一致性。

  3. 批量处理：为了提高效率，可以考虑批量处理多条记录，而不是逐条发送HTTP请求。这可以通过构造一个包含多条记录的payload来实现。

以下是一个简化的Python代码示例，用于演示如何将转换后的数据通过API接口写入目标平台：

import requests

# 定义API URL和headers
url = 'https://api.targetplatform.com/execute/write_empty_operation'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# 构造payload
payload = [
    {"number": '001', 'id': 'A123', 'name': '产品A'},
    {"number": '', 'id': '', 'name': ''}
]

# 执行POST请求
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    print("Data written successfully")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.status_code}")

通过以上步骤，我们完成了从源平台获取数据、进行ETL转换并最终写入目标平台的全过程。在实际应用中，还可以根据具体需求进一步优化和扩展这些步骤，以实现更高效、更可靠的数据集成解决方案。 如何对接钉钉API接口

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