案例分享：聚水潭-售后单-->BI斯莱蒙-售后表
在这个技术案例中，我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台，将聚水潭·奇门的售后数据高效、准确地集成到MySQL数据库中。关键任务是确保高质量的数据处理、一致性、可靠的数据流监控及异常处理。
聚水潭·奇门 API 接口调用与数据抓取
首先，通过接口 jushuitan.refund.list.query 获取聚水潭·奇门的售后订单数据。为应对高并发和大量分页请求，我们实现了合理的限流机制，确保在批量抓取时不会遗漏任何一笔订单。这一步骤至关重要，因为它直接影响到最终的数据完整性。
def fetch_refund_data(page, page_size):
endpoint = "https://api.jushuitan.com/refund/list/query"
payload = {
'page': page,
'pageSize': page_size,
'token': '<your_api_token>'
}
response = requests.post(endpoint, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
handle_error(response.status_code, response.text)
data_list = []
for i in range(total_pages):
data_page = fetch_refund_data(i + 1, 100)
data_list.extend(data_page['refund_orders'])数据转换与映射
聚水潭·奇门接口返回的数据格式通常无法直接适配MySQL，这就需要我们自定义转换逻辑。在此过程中，使用轻易云提供的可视化数据流设计工具，可以直观地进行字段映射和转换规则配置。
def transform_data(refund_order):
return {
'id': refund_order.get('refund_id'),
'status': refund_order.get('status'),
'amount': refund_order.get('refund_amount'),
# 更多字段映射...
}
transformed_data_list = [transform_data(order) for order in data_list]数据批量写入到MySQL
利用轻易云支持的高吞吐量写入能力，将已转换好的数据快速批量写入 MySQL 数据库。在这一环节，我们不仅关注速度，更注重可靠性，通过事务管理及错误重试机制，保证每一次操作都能成功执行且不丢失任何记录。
INSERT INTO sales_returns (id, status, amount)
VALUES (%s, %s, %s);
# 批处理示例
cursor.executemany(insert_sql_command, transformed_data_tuples)
connection.commit()上述过程中，还会借助集中监控系统实时跟踪任务状态，并根据告警信息及时调整策略。此外，对于可能出现的网络
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.refund.list.query获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步，我们需要从源系统聚水潭·奇门接口jushuitan.refund.list.query中获取售后单数据，并对其进行初步加工。以下是具体的技术实现过程。
接口调用配置
首先，我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的元数据配置，接口调用的基本信息如下：
- API:
jushuitan.refund.list.query - 请求方法:
POST - 主要字段:
page_index: 页码，类型为intpage_size: 页数，类型为intstart_time: 修改起始时间，类型为datetimeend_time: 修改结束时间，类型为datetimeso_ids: 线上单号列表，类型为stringdate_type: 时间类型，类型为stringstatus: 售后单状态，类型为stringgood_status: 货物状态，类型为stringtype: 售后类型，类型为string
请求参数设置
在实际调用过程中，我们需要动态设置请求参数。例如：
{
"page_index": 1,
"page_size": 100,
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"so_ids": "",
"date_type": "",
"status": "",
"good_status": "",
"type": ""
}其中，start_time和end_time可以通过模板变量动态替换，以确保每次同步时获取最新的数据。
数据请求与清洗
在完成接口调用后，我们将得到一个包含售后单信息的JSON响应。接下来，需要对这些数据进行清洗和初步加工。假设返回的数据结构如下：
{
"total_count": 200,
"items": [
{
"as_id": "12345",
"status": "待处理",
"good_status": "BUYER_NOT_RECEIVED",
...
},
...
]
}我们需要提取并清洗其中的关键字段，例如：
- 售后单ID (
as_id) - 售后单状态 (
status) - 货物状态 (
good_status) - ...
可以使用以下代码进行数据清洗：
import json
def clean_data(response):
data = json.loads(response)
cleaned_items = []
for item in data['items']:
cleaned_item = {
'as_id': item['as_id'],
'status': item['status'],
'good_status': item['good_status'],
# 添加其他需要的字段
}
cleaned_items.append(cleaned_item)
return cleaned_items数据转换与写入
在完成数据清洗后，需要将其转换为目标系统所需的格式，并写入目标数据库或系统。在此过程中，可以利用轻易云平台提供的数据转换工具，将清洗后的数据映射到目标表结构中。
例如，将清洗后的数据写入BI斯莱蒙售后表：
def write_to_target_system(cleaned_data):
# 假设使用某个数据库连接库进行写入操作
db_connection = get_db_connection()
for item in cleaned_data:
db_connection.execute(
"""
INSERT INTO bi_slaimon_refund_table (as_id, status, good_status)
VALUES (%s, %s, %s)
""",
(item['as_id'], item['status'], item['good_status'])
)通过上述步骤，我们实现了从聚水潭·奇门接口获取售后单数据，并将其清洗、转换和写入目标系统。这是轻易云数据集成平台生命周期管理中的关键一步，为后续的数据处理和分析奠定了基础。
将聚水潭售后单数据转换并写入BI斯莱蒙售后表
在轻易云数据集成平台中，将聚水潭的售后单数据转换为BI斯莱蒙售后表所需的格式，并最终通过MySQL API接口写入目标平台，是一个典型的数据ETL（Extract, Transform, Load）过程。本文将详细介绍如何利用元数据配置完成这一任务。
数据提取与清洗
首先，我们需要从聚水潭系统中提取售后单数据。假设我们已经完成了数据提取与初步清洗，接下来重点关注如何将这些数据转换为BI斯莱蒙系统所能接受的格式，并通过MySQL API接口写入。
数据转换
根据提供的元数据配置，我们需要将聚水潭的售后单数据映射到BI斯莱蒙售后表对应字段。以下是关键字段的映射关系：
id: 由as_id和items_asi_id组合生成，确保唯一性。as_id: 售后单号。as_date: 申请时间。outer_as_id: 外部售后单号。so_id: 原始线上单号。type: 售后类型，如普通退货、拒收退货等。modified: 最后更新时间。status: 状态，如待确认、已确认、已取消等。- 其他字段依次映射...
元数据配置中的每个字段都有明确的标签和类型定义，这使得我们在进行数据转换时能够精确地匹配源数据和目标字段。例如：
{
"field": "id",
"label": "主键",
"type": "string",
"value": "{as_id}-{items_asi_id}"
}上述配置表示目标表中的id字段由源表中的as_id和items_asi_id组合而成，类型为字符串。
SQL语句生成
为了将转换后的数据写入MySQL数据库，我们需要构建相应的SQL语句。根据元数据配置中的main_sql字段，可以生成如下SQL模板：
REPLACE INTO refund_list_query(
id, as_id, as_date, outer_as_id, so_id, type, modified, status, remark,
question_type, warehouse, refund, payment, good_status, shop_buyer_id,
shop_id, logistics_company, l_id, o_id, order_status, drp_co_id_to,
wh_id, drp_co_id_from, node, wms_co_id, shop_status, freight,
labels, refund_version, sns_sku_id, sns_sn, order_type,
confirm_date, items_outer_oi_id, items_receive_date,
items_i_id, items_combine_sku_id, items_asi_id,
items_sku_id, items_qty, items_price,
items_amount, items_name,
items_type,
items_properties_value,
items_r_qty,
items_sku_type,
items_shop_sku_id,
items_defective_qty,
items_shop_amount,
items_remark,
created,
ts,
shop_name,
order_label,
free_amount,
creator_name,
buyer_receive_refund,
buyer_apply_refund
) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)每个问号代表一个占位符，对应于上面列出的字段。在实际操作中，这些占位符将被具体的数据值替换。
数据写入
在完成SQL语句生成之后，下一步是通过MySQL API接口执行这些SQL语句，将转换后的数据写入BI斯莱蒙售后表。这里使用的是批量执行API batchexecute，其效果是执行一组SQL语句。
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "SQL",
"number": "id",
"idCheck": true
}上述配置表示使用批量执行模式，通过检查主键id来确保唯一性，并执行相应的SQL语句。
示例代码
以下是一个简化的示例代码片段，用于展示如何利用上述配置进行ETL操作：
import pymysql
# 假设已经获取并清洗了源数据
source_data = [
# 示例数据...
]
# MySQL数据库连接配置
db_config = {
'host': 'your_mysql_host',
'user': 'your_mysql_user',
'password': 'your_mysql_password',
'database': 'your_database'
}
connection = pymysql.connect(**db_config)
cursor = connection.cursor()
# 构建并执行批量插入SQL语句
sql_template = """
REPLACE INTO refund_list_query(id,...other_fields...) VALUES (%s,...other_placeholders...)
"""
for record in source_data:
cursor.execute(sql_template.format(
record['id'], ...other_values...
))
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()以上代码展示了如何利用Python脚本和pymysql库，将清洗后的源数据通过批量插入方式写入目标MySQL数据库。
通过这种方式，我们可以高效地实现聚水潭售后单到BI斯莱蒙售后表的数据集成，确保每个环节的数据准确性和一致性。
