实现吉客云与用友BIP数据无缝集成的成功案例
2B吉客云-销售单--->YS-销售退货单-成功:吉客云·奇门数据集成到用友BIP
在企业信息化系统中,数据的高效流动和准确对接是业务顺利运行的关键。本文将分享一个实际案例,展示如何通过轻易云数据集成平台,实现吉客云·奇门的数据无缝对接到用友BIP系统。本次集成方案名为“2B吉客云-销售单--->YS-销售退货单-成功”,旨在将吉客云·奇门中的销售单数据高效、准确地写入到用友BIP的销售退货单模块。
为了实现这一目标,我们利用了轻易云平台的一系列强大特性。首先,通过jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get接口,从吉客云·奇门中定时可靠地抓取所需的销售单数据。这一过程不仅确保了数据不漏单,还能处理分页和限流问题,保证了数据获取的稳定性和连续性。
在数据处理过程中,我们使用了自定义的数据转换逻辑,以适应不同系统间的数据结构差异。通过可视化的数据流设计工具,我们能够直观地管理和调整整个数据集成流程,使得复杂的数据转换变得简单明了。
此外,为了确保大量数据能够快速写入到用友BIP,我们调用了/yonbip/sd/vouchersalereturn/singleSave接口,并结合批量处理技术,大幅提升了数据写入效率。同时,集中监控和告警系统实时跟踪每个任务的状态和性能,及时发现并处理异常情况,保障了整个集成过程的顺畅进行。
最后,通过用友BIP提供的API资产管理功能,我们可以全面掌握API使用情况,实现资源优化配置。这不仅提高了系统资源利用率,也为后续维护提供了便利。
本案例展示的不仅是一次成功的数据对接,更体现出轻易云平台在解决跨系统数据集成难题上的卓越能力。在接下来的章节中,我们将详细探讨具体实施步骤及技术细节。
调用吉客云·奇门接口获取并加工数据
在数据集成过程中,调用源系统的API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吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
来获取并加工销售单数据。
接口配置与请求参数
首先,我们需要配置API接口及其请求参数。根据提供的元数据配置,以下是关键参数和字段:
- API名称:
jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
- 请求方法:
POST
- 分页设置: 每页记录数为20
- 条件过滤:
- 订单状态大于等于6000
- 店铺代码在指定列表中
- 商品编号不为空
- 销售数量不为0
这些条件确保我们只获取符合业务需求的数据,从而提高了数据处理的效率和准确性。
请求参数示例
为了更好地理解如何构建请求,这里列出一个简化的请求参数示例:
{
"modified_begin": "2023-01-01T00:00:00",
"modified_end": "2023-01-07T23:59:59",
"pageSize": 20,
"pageIndex": 0,
"tradeStatus": "6000",
"shopCode": "NBKH,ZYDP,BJKH,TYKH,HWKH,HYKH,XSKH,XXKH,CTQD0001,HYKK0003"
}
数据清洗与转换
在获取到原始数据后,需要进行清洗和转换,以便后续处理和存储。以下是几个关键步骤:
- 字段映射:将吉客云·奇门返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如,将
tradeNo
映射为销售单号,将sellCount
映射为销售数量。 - 数据过滤:根据业务规则过滤掉不需要的数据。例如,剔除销售数量为零的记录。
- 格式转换:将日期时间格式统一转换为目标系统所需的格式。
异常处理与重试机制
在实际操作中,可能会遇到网络波动、接口限流等问题。因此,需要实现异常处理与重试机制,以确保数据抓取过程的稳定性和可靠性。
- 异常捕获:对每次API调用进行异常捕获,并记录错误日志。
- 重试策略:对于临时性错误(如网络超时),可以设置重试次数和间隔时间。例如,每次失败后等待5秒钟,再尝试重新调用最多三次。
- 告警通知:当连续多次重试仍然失败时,通过告警系统通知相关人员进行人工干预。
分页处理
由于一次请求无法获取全部数据,因此需要实现分页处理。根据元数据配置,每页返回20条记录,可以通过调整pageIndex
参数来遍历所有页面。
{
"pageSize": 20,
"pageIndex": currentPageIndex
}
循环增加currentPageIndex
直到没有更多记录返回,即可完成所有数据的抓取。
实时监控与日志记录
为了确保整个过程透明可控,需要对每个环节进行实时监控和日志记录。这包括但不限于:
- 任务状态监控:实时跟踪当前任务执行状态,如正在运行、已完成、失败等。
- 性能监控:监控每次API调用的响应时间、成功率等指标,以便及时发现性能瓶颈。
- 日志记录:详细记录每次API调用的请求参数、响应结果以及任何异常信息,方便后续排查问题。
通过上述步骤,我们可以高效地从吉客云·奇门接口获取并加工销售单数据,为后续的数据集成打下坚实基础。
用友BIPAPI接口的ETL转换与数据写入
在集成平台生命周期的第二步中,我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL(Extract, Transform, Load)转换,转为目标平台用友BIPAPI接口所能够接收的格式,并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台实现这一过程。
数据提取与清洗
首先,从吉客云·奇门系统中提取销售单数据。为了确保数据完整性和不漏单,需要处理分页和限流问题。通过调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
,可以定时可靠地抓取销售单数据。
GET /jackyun/tradenotsensitiveinfos.list.get
数据转换
在数据转换阶段,需要根据用友BIPAPI接口规范,将提取到的销售单数据转换为销售退货单格式。以下是一些关键字段的转换逻辑:
-
保证请求的幂等性:
"resubmitCheckKey": "{tradeNo}-20240327"
该值由客户端生成,必须全局唯一。
-
单据编码:
"code": "{tradeNo}"
单据编码根据系统配置规则生成。
-
销售组织:
"salesOrgId": "_function case '{customerName}' when '聚好看科技股份有限公司(海信)' then '0001' else '{sellerMemo}' end"
根据客户名称动态决定销售组织ID。
-
客户ID:
"agentId": "_findCollection find code from 990e889e-37b2-3286-8158-9876d4030bd1 where name.simplifiedName={customerName}"
通过客户名称查询客户ID。
-
销售业务员:
"corpContact": "_findCollection find code from b336bfe6-125a-3e8e-a939-df93ab6eeeae where name={seller}"
根据卖家名称查找业务员ID。
-
开票组织:
"settlementOrgId": "_function case '{customerName}' when '聚好看科技股份有限公司(海信)' then '0001' else '{sellerMemo}' end"
与销售组织类似,根据客户名称决定开票组织ID。
-
退货金额:
"payMoney": "_function abs(round({payment},2))"
退货金额需等于表体含税金额的合计,并且取绝对值以确保正数表示。
-
商品详情:
- 商品ID、SKU、仓库等字段需要通过映射或查找方式获取。
- 退货数量、含税成交价等字段通过计算得出。
"saleReturnDetails": [ { "productId": "{{goodsDetail.goodsNo}}", "skuId": "{{goodsDetail.goodsNo}}", ... "qty": "_function '{{goodsDetail.sellCount}}'*(-1)", ... } ]
数据写入
完成数据转换后,通过用友BIPAPI接口将转换后的数据写入目标平台。以下是用友BIPAPI的请求示例:
POST /yonbip/sd/vouchersalereturn/singleSave
请求体包含了所有转换后的字段,如resubmitCheckKey
, code
, salesOrgId
, agentId
, saleReturnDetails
等。
异常处理与监控
为了确保数据写入过程中的可靠性,需设置异常处理与错误重试机制。例如,当网络异常或接口响应错误时,可以自动重试请求。此外,通过轻易云的数据质量监控和异常检测功能,实时跟踪任务状态,及时发现并处理问题。
{
"retryPolicy": {
"maxAttempts": 3,
"delayInterval": 5000
}
}
自定义逻辑与映射
在实际应用中,可能需要根据业务需求自定义数据转换逻辑。例如,根据不同条件动态调整某些字段值或进行复杂计算。这可以通过轻易云提供的自定义函数和映射功能实现。
{
"customLogic": {
"caseField": "{customerName}",
...
}
}
通过以上步骤,我们成功实现了从吉客云·奇门系统到用友BIP系统的数据ETL转换和写入。在整个过程中,充分利用了轻易云平台提供的高吞吐量能力、集中监控和告警系统、自定义逻辑支持等特性,确保了数据集成的高效性和可靠性。