系统对接集成案例分享：吉客云数据集成到MySQL
在对账系统的开发过程中，渠道信息的准确性和实时性对于确保业务运营至关重要。本文将介绍如何通过轻易云数据集成平台，将吉客云的数据高效地集成到MySQL数据库中，以实现对账系统—渠道信息这一具体应用场景。
背景与需求分析
本次项目重点是从吉客云中获取销售相关数据，通过API接口erp.sales.get进行定时可靠的数据抓取，并将这些数据批量写入到MySQL数据库，同时避免漏单和限流问题。此外，为了适应特定业务需求，需要在传输过程中执行自定义的数据转换逻辑，并保障整个流程中的数据质量。
吉客云API调用设计
为了从吉客云成功获取销售相关的数据，首先需要处理API分页以及限流问题。在设计请求时，我们采用分段批量抓取的方法，以提高效率并保证不会因为频繁访问而受到服务端限制。以下是一个简要示例，展示如何调用erp.sales.get接口：
def fetch_sales_data(page, size):
response = requests.post(
url="https://api.jikewl.com/erp/sales/get",
data={
"page": page,
"size": size
},
headers={
"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
}
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
# 错误处理机制及重试策略
handle_api_error(response)此函数通过按页抓取数据，结合错误处理与重试机制，提高了API调用的稳定性与效率。
数据转换与写入MySQL
在获取了原始的销售数据后，需要根据对账系统的要求，对其进行必要的数据清洗和格式转换。利用轻易云提供的可视化工具，可以很方便地完成复杂的数据映射过程。一旦转换完成，即可使用execute API将整理后的数据高吞吐量地写入到MySQL数据库当中。
def write_to_mysql(data_batch):
connection = mysql.connector.connect(
host='your-host',
user='your-username',
password='your-password',
database='your-database'
)
cursor = connection.cursor()
for record in data_batch:
insert_query = """
INSERT INTO sales (order_id, customer_id, item_id, quantity, price)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
"""
cursor.execute(insert_query, (
record['order_id'],
record['customer_id'],
record['item_id'],
record['quantity'],
record['price']
### 调用吉客云接口erp.sales.get获取并加工数据的技术案例
在数据集成过程中，调用源系统接口是关键的一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云的`erp.sales.get`接口来获取并加工数据。
#### 接口调用配置
首先，我们需要配置元数据以便正确调用吉客云的`erp.sales.get`接口。以下是元数据配置的详细内容：
```json
{
"api": "erp.sales.get",
"method": "POST",
"number": "channelCode",
"id": "channelId",
"pagination": {
"pageSize": 50
},
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "pageIndex",
"label": "页码（默认0）",
"type": "string"
},
{
"field": "pageSize",
"label": "每页页数（默认50）",
"type": "string",
"value": "50"
},
{
"field": "code",
"label": "编号",
"type": "string"
},
{
"field": "name",
"label": "名称",
"type": "string"
},
{
"label": "起始修改时间",
"field": "gmtModifiedStart",
"type": "string",
"value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
},
{
"label":"结束修改时间",
'field':"gmtModifiedEnd",
'type':"string",
'value':"{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
]
}请求参数解析
-
分页参数：
pageIndex: 页码，默认为0。pageSize: 每页记录数，默认为50。
-
过滤参数：
code: 编号，用于指定查询的销售渠道编号。name: 名称，用于指定查询的销售渠道名称。gmtModifiedStart: 起始修改时间，使用模板变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}表示上次同步时间。gmtModifiedEnd: 结束修改时间，使用模板变量{{CURRENT_TIME|datetime}}表示当前时间。
数据请求与清洗
在调用接口时，我们需要构建请求体。根据元数据配置，请求体示例如下：
{
'pageIndex': '0',
'pageSize': '50',
'code': '',
'name': '',
'gmtModifiedStart': '{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}',
'gmtModifiedEnd': '{{CURRENT_TIME|datetime}}'
}这个请求体将发送到吉客云的erp.sales.get接口，并返回相应的数据。返回的数据通常是一个包含多个销售记录的JSON对象。
数据转换与写入
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便写入目标系统。以下是一个简单的数据清洗和转换示例：
- 去除无效字段：只保留必要字段，如
channelCode,channelId,salesAmount等。 - 格式转换：将日期格式统一为目标系统要求的格式。
- 数据校验：检查关键字段是否为空或格式是否正确。
假设返回的数据如下：
{
'data': [
{
'channelCode': 'C001',
'channelId': '1001',
'salesAmount': '5000',
'modifiedTime': '2023-10-01T12:00:00Z'
},
...
]
}我们可以编写一个简单的Python脚本来处理这些数据：
import json
from datetime import datetime
def clean_and_transform(data):
cleaned_data = []
for record in data['data']:
cleaned_record = {
'channelCode': record['channelCode'],
'channelId': record['channelId'],
'salesAmount': float(record['salesAmount']),
'modifiedTime': datetime.strptime(record['modifiedTime'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data
# 示例调用
raw_data = '''{
... # 从API获取的原始JSON数据
}'''
data = json.loads(raw_data)
cleaned_data = clean_and_transform(data)
print(cleaned_data)实时监控与调试
在整个过程中，实时监控和调试是确保数据准确性的关键步骤。轻易云平台提供了全透明可视化的操作界面，可以实时查看每个环节的数据流动和处理状态。如果出现问题，可以通过日志和监控工具快速定位并解决。
通过上述步骤，我们成功地调用了吉客云的erp.sales.get接口，并对获取的数据进行了清洗和转换，为后续的数据写入做好了准备。这一过程不仅提高了业务透明度，还极大提升了工作效率。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口
在数据集成生命周期的第二步，我们将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，转为目标平台 MySQLAPI 接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。以下是一个详细的技术案例，展示如何利用元数据配置完成这一过程。
数据请求与清洗
首先，我们需要从源平台获取原始数据，并进行必要的数据清洗。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续的转换和写入奠定基础。假设我们已经完成了这一步骤，现在进入数据转换与写入阶段。
数据转换与写入
在这一阶段，我们主要关注如何将清洗后的数据按照目标平台 MySQLAPI 接口所需的格式进行转换，并通过API接口将其写入MySQL数据库。以下是具体操作步骤：
-
定义元数据配置
我们使用以下元数据配置来定义需要传输的数据字段及其对应关系：
{ "api": "execute", "method": "POST", "idCheck": true, "request": [ { "field": "main_params", "label": "主参数", "type": "object", "children": [ {"field": "channelId", "label": "销售渠道id", "type": "string", "value": "{channelId}"}, {"field": "channelCode", "label": "渠道编码", "type": "string", "value": "{channelCode}"}, {"field": "channelName", "label": "渠道名称", "type": "string", "value": "{channelName}"}, {"field": "channelTypeId", "label": "渠道类型", ... ] } ], ... } -
构建请求参数
根据元数据配置，我们需要构建一个包含所有必要字段的JSON对象。每个字段都对应一个特定的数据类型和标签。例如：
{ ... { field: 'main_params', label: '主参数', type: 'object', children: [ { field: 'channelId', label: '销售渠道id', type: 'string', value: sourceData.channelId }, { field: 'channelCode', label: '渠道编码', type: 'string', value: sourceData.channelCode }, ... ] } ... } -
生成SQL插入语句
我们根据提供的元数据配置生成对应的SQL插入语句：
INSERT INTO `lhhy_srm`.`channel` ( `channelId`, `channelCode`, `channelName`, ... ) VALUES ( <{channelId: }>, <{channelCode: }>, <{channelName: }>, ... ); -
调用MySQLAPI接口
使用POST方法调用MySQLAPI接口，将构建好的请求参数和生成的SQL语句发送到目标平台。示例如下：
import requests url = 'http://target-platform-api/execute' payload = { 'main_params': { 'channelId': sourceData['channelId'], 'channelCode': sourceData['channelCode'], ... }, 'main_sql': """ INSERT INTO `lhhy_srm`.`channel` (`channelId`, `channelCode`, `...`) VALUES ('{0}', '{1}', ...) """.format(sourceData['channelId'], sourceData['channelCode'], ...) } headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print('Data successfully written to MySQL.') else: print('Failed to write data:', response.text) -
处理响应结果
检查API接口返回的响应结果，以确认数据是否成功写入。如果出现错误，根据错误信息进行相应调整和重试。
通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标MySQL数据库的数据ETL转换和写入过程。这一过程充分利用了轻易云数据集成平台提供的全生命周期管理功能，确保每个环节都透明可视，并且极大提升了业务效率和透明度。
