如何实现聚水潭与畅捷通T+系统数据无缝对接
聚水潭数据集成到畅捷通T+的技术案例分享
在企业信息化管理中,数据的高效流动和准确对接至关重要。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例:如何将聚水潭平台中的盘盈入库单数据无缝集成到畅捷通T+系统中的其他入库单模块。
为了实现这一目标,我们采用了轻易云数据集成平台,通过其强大的可视化操作界面和全生命周期管理功能,确保每个环节都清晰透明,并实时监控数据流动和处理状态。以下是本次集成方案的一些关键技术要点:
-
高吞吐量的数据写入能力:在本次集成过程中,我们需要处理大量的盘盈入库单数据,这要求我们具备快速、高效的数据写入能力,以确保业务连续性和及时性。
-
定时可靠的数据抓取:通过调用聚水潭提供的API接口
/open/inventory/count/query
,我们能够定时、可靠地抓取最新的盘盈入库单数据。这一过程不仅保证了数据的新鲜度,还避免了漏单现象。 -
自定义数据转换逻辑:由于聚水潭与畅捷通T+之间的数据格式存在差异,我们设计了一套自定义的数据转换逻辑,以适应不同系统间的数据结构需求。这一步骤确保了数据在传输过程中保持一致性和完整性。
-
集中监控与告警系统:为了实时跟踪整个数据集成任务的状态和性能,我们利用轻易云平台提供的集中监控与告警系统。该系统能够及时发现并处理任何异常情况,保障了整个流程的稳定运行。
-
批量数据写入到畅捷通T+:最终,通过调用畅捷通T+提供的API接口
/tplus/api/v2/otherReceive/Create
,我们实现了批量将盘盈入库单数据写入到目标系统中。这一过程不仅提高了效率,还减少了人工干预所带来的错误风险。
通过上述技术手段,本次“聚水潭-盘盈入库单-->畅捷通-其他入库单”的集成方案得以顺利实施,为企业实现了更高效、更精准的数据管理。在后续章节中,我们将详细探讨每个步骤中的具体实现方法及注意事项。
调用聚水潭接口获取并加工数据
在数据集成过程中,调用源系统API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聚水潭的/open/inventory/count/query
接口,并对获取的数据进行初步加工处理。
配置元数据
首先,需要配置元数据以便正确调用聚水潭的API接口。以下是相关的元数据配置:
{
"api": "/open/inventory/count/query",
"method": "POST",
"number": "io_id",
"id": "io_id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"page_index","label":"开始页码","type":"string","describe":"第几页,从第一页开始,默认1","value":"1"},
{"field":"page_size","label":"每页条数","type":"string","describe":"每页多少条,默认30,最大50","value":"50"},
{"field":"modified_begin","label":"修改开始时间","type":"datetime","describe":"修改起始时间,和结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field":"modified_end","label":"修改结束时间","type":"datetime","describe":"修改结束时间,和起始时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"status","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态,Confirmed=生效,WaitConfirm待审核,Creating=草拟,Archive=归档,Cancelled=作废", "value": "Confirmed"}
],
"autoFillResponse": true,
"condition":[[{"field": "items.qty", "logic": "gt", "value": "0"}]]
}
调用API接口
在轻易云平台上,通过配置上述元数据,可以实现对聚水潭接口的调用。具体步骤如下:
- 设置请求参数:根据业务需求设置请求参数,如分页信息、日期范围和单据状态等。
- 发送请求:使用POST方法向
/open/inventory/count/query
发送请求。 - 处理响应:接收并解析响应数据,根据预定义条件过滤有效记录。
数据清洗与转换
获取到原始数据后,需要进行清洗与转换,以确保其符合目标系统(如畅捷通T+)的要求。以下是一些常见的数据处理步骤:
- 过滤无效记录:根据元数据中的条件配置,仅保留数量大于零的记录。
- 字段映射与转换:将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如,将聚水潭中的库存数量字段映射到畅捷通T+中的相应字段。
- 格式化日期:确保日期格式符合目标系统要求,例如将ISO8601格式转换为目标系统支持的格式。
分页与限流处理
由于API接口通常会有分页和限流限制,因此需要特别注意以下几点:
- 分页处理:通过循环或递归方式逐页获取全部数据,每次请求时更新
page_index
参数。 - 限流控制:监控API调用频率,并在达到限制时适当延迟或暂停请求,以避免触发限流机制。
实时监控与日志记录
为了确保整个过程的透明性和可追溯性,需要实时监控任务执行情况,并记录详细日志。这包括但不限于:
- 请求发送和响应接收的时间戳
- 每次请求返回的数据量
- 数据清洗和转换过程中发生的异常及其处理结果
通过这些措施,可以有效保障数据集成过程的稳定性和可靠性。
总结
通过轻易云平台调用聚水潭接口并对获取的数据进行初步加工,是实现高效、可靠的数据集成的重要环节。合理配置元数据、精细化处理分页与限流问题,以及实时监控任务执行情况,是确保这一过程顺利进行的关键要素。
将聚水潭盘盈入库单数据转换并写入畅捷通T+的ETL过程
在数据集成过程中,ETL(Extract, Transform, Load)是关键的一步。本文将详细探讨如何将聚水潭的盘盈入库单数据通过轻易云平台进行ETL转换,并最终写入畅捷通T+系统的其他入库单模块。
数据提取与清洗
首先,我们从聚水潭系统中提取盘盈入库单的数据。这个阶段主要涉及调用聚水潭的API接口,获取原始数据。由于聚水潭接口可能存在分页和限流问题,我们需要设计一个可靠的抓取机制,确保所有数据都能被完整提取且不漏单。
调用聚水潭接口:/open/inventory/count/query
处理分页和限流:通过定时任务和批量请求方式,确保数据抓取完整性。
数据转换
一旦我们成功获取了源数据,就进入了关键的转换阶段。此时,我们需要将原始数据格式转换为畅捷通T+系统可以接受的格式。这一步骤至关重要,因为它直接影响到数据能否正确写入目标系统。
元数据配置解析
根据提供的元数据配置,我们需要将聚水潭的数据字段映射到畅捷通T+ API所需的字段。例如:
- 外部单据号
{io_id}
对应ExternalCode
- 单据日期
{io_date}
对应VoucherDate
- 仓库信息
{wms_co_id}
需要通过ConvertObjectParser
进行解析 - 单据明细信息
items
包含存货信息{sku_id}
, 主计量单位数量{qty}
等
以下是部分关键字段的转换逻辑:
"ExternalCode": "{io_id}" // 外部单据号
"VoucherDate": "{io_date}" // 单据日期
"Warehouse": "{wms_co_id}" // 仓库信息,通过 ConvertObjectParser 解析
"RDRecordDetails": [
{
"Inventory": "{sku_id}", // 存货信息,通过 ConvertObjectParser 解析
"BaseQuantity": "{qty}", // 主计量单位数量
"Amount": "", // 成本金额(可选)
"Price": "", // 成本单价(可选)
"Project": "809" // 项目,通过 ConvertObjectParser 解析
}
]
在实际操作中,我们利用轻易云平台提供的自定义数据转换逻辑工具,可以灵活地适应不同业务需求和数据结构。例如,对于仓库信息和项目字段,我们使用 ConvertObjectParser
来处理复杂的数据映射关系。
数据加载
经过转换后的数据,需要通过畅捷通T+ API接口写入到目标系统中。在这个过程中,我们需要注意以下几点:
- 高吞吐量:确保大量数据能够快速写入,提升处理效率。
- 异常处理与重试机制:在写入过程中,如果遇到异常情况(如网络故障或接口超时),我们需要有相应的重试机制来保证数据最终一致性。
- 实时监控与日志记录:通过轻易云平台提供的监控和告警系统,实时跟踪每个集成任务的状态,及时发现并解决问题。
畅捷通T+ API调用示例
API路径: /tplus/api/v2/otherReceive/Create
请求方法: POST
请求体:
{
"ExternalCode": "12345",
"VoucherType": "ST1004",
"VoucherDate": "2023-10-01",
...
}
通过上述步骤,我们实现了从聚水潭到畅捷通T+的数据无缝对接。在整个ETL过程中,轻易云平台提供了强大的工具支持,使得复杂的数据集成任务变得直观且高效。