案例分享：马帮数据集成到MySQL
在本次技术案例中，我们将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将马帮的在线商品列表数据有效地导入到MySQL数据库。此次集成任务命名为“马帮-shopee-在线商品列表-->mysql (ok)”，其主要目标是通过高效、可靠的数据对接，实现业务系统之间的数据无缝流转和实时监控。
方案背景及技术挑战
本项目涉及两个关键API接口：一个是用于从马帮获取在线商品数据的dev-shopee-online-items-query，另一个是MySQL批量写入数据的API batchexecute。为了确保整个流程顺畅运行，我们需要解决以下核心技术难题：
-
定时可靠的数据抓取：
- 如何以固定频率从马帮接口拉取最新的在线商品列表，防止漏单现象。
-
处理API分页与限流：
- 马帮接口通常会限制单次请求返回的数据条数，我们需要设计合理的分页机制，同时确保不会因速率过快而触发限流策略。
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自定义数据转换逻辑：
- 马帮和MySQL之间的数据格式可能存在差异，需要根据具体业务需求编写定制化转换逻辑，以便准确映射每一字段。
-
高吞吐量与异常处理机制：
- 大量数据快速写入到MySQL时，要保证高吞吐量，并设置健壮的错误重试机制，应对各种可能出现的网络或服务故障问题。
-
实时监控与告警系统：
- 实现全方位的数据质量监控，及时发现并处理异常情况，通过集中式监控和告警系统保障整个集成过程透明可视。
通过此案例，大家将看到如何利用先进的平台特性，如可视化配置界面、自动化任务调度以及性能卓越的数据传输能力，在复杂环境中实现稳定、高效且符合企业要求的大规模数据对接。随后章节我们会深入解析各个环节中的具体实施细节，包括代码示例、操作步骤及优化建议。
调用源系统马帮接口dev-shopee-online-items-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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用马帮接口dev-shopee-online-items-query，获取并加工在线商品列表数据，并将其写入MySQL数据库。
接口配置与调用
首先，我们需要了解dev-shopee-online-items-query接口的元数据配置：
{
"api": "dev-shopee-online-items-query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "item_id",
"id": "item_id",
"name": "shipmentId",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "item_status",
"label": "状态",
"type": "string",
"describe": "1:等待发货;2:已发货;3:已签收，空：All;",
"value": "online"
},
{
"field": "page_num",
"label": "页数",
"type": "string",
"describe": "页数",
"value": "1"
},
{
"field": "page_size",
"label": "每页多少条",
"type": "string",
"describe": "每页多少条",
"value": "20"
}
],
“autoFillResponse”: true
}该配置文件定义了API的基本信息和请求参数。以下是关键字段的解释：
api: 接口名称。effect: 操作类型，这里为查询（QUERY）。method: 请求方法，这里为POST。number和id: 用于标识商品的字段。request: 请求参数列表，包括商品状态、页数和每页条目数。
构建请求
根据元数据配置，我们需要构建一个POST请求来调用该接口。请求体包含以下参数：
{
“item_status”: “online”,
“page_num”: “1”,
“page_size”: “20”
}这些参数用于过滤和分页查询在线商品列表。
数据清洗与转换
在接收到响应数据后，需要对数据进行清洗和转换，以便后续处理和存储。假设我们接收到的数据格式如下：
{
“items”: [
{
“item_id”: “12345”,
“name”: “Product A”,
“status”: “online”
},
{
“item_id”: “67890”,
“name”: “Product B”,
“status”: “online”
}
],
“total_count”: 2
}我们需要提取每个商品的信息，并将其转换为适合存储在MySQL数据库中的格式。例如，可以将上述JSON对象转换为如下SQL插入语句：
INSERT INTO shopee_items (item_id, name, status) VALUES (‘12345’, ‘Product A’, ‘online’);
INSERT INTO shopee_items (item_id, name, status) VALUES (‘67890’, ‘Product B’, ‘online’);数据写入MySQL
最后一步是将清洗和转换后的数据写入MySQL数据库。可以使用轻易云平台提供的数据写入功能，确保数据无缝对接到目标数据库中。
通过以上步骤，我们实现了从调用马帮接口获取在线商品列表，到清洗、转换并写入MySQL数据库的完整流程。这不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的一致性和准确性。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入MySQLAPI接口
在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是关键步骤之一。本文将深入探讨如何使用轻易云数据集成平台，将源平台马帮-shopee-在线商品列表的数据转换为目标平台MySQLAPI接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。
数据请求与清洗
在进入ETL转换之前，首先需要从源平台获取数据并进行初步清洗。假设我们已经完成了这一阶段，接下来将重点放在如何将清洗后的数据进行转换并写入MySQLAPI接口。
数据转换与写入
在数据转换过程中，我们需要根据目标平台的要求对数据进行重新格式化。以下是元数据配置，用于指导如何将源数据字段映射到目标数据库字段：
{
"api": "batchexecute",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "item_id", "label": "item_id", "type": "string", "value": "{item_id}"},
{"field": "shop_id", "label": "shop_id", "type": "string", "value": "{{shop.id}}"},
{"field": "shop_name", "label": "shop_name", "type": "string", "value": "{{shop.name}}"},
{"field": "category_id", "label": "category_id", "type": "string", "value": "{category_id}"},
{"field": "brand", "label": "brand", "type": "string", "value": "{brand}"},
{"field": "item_link", "label": "item_link", "type": "string", "value": "{item_link}"},
{"field": "attributes", "label":"attributes","type":"string","value":"{attributes}"},
{"field":"title","label":"title","type":"string","value":"{title}"},
{"field":"detail","label":"detail","type":"string","value":"{detail}"},
{"field":"parent_sku","label":"parent_sku","type":"string","value":"{parent_sku}"},
{"field":"original_price","label":"original_price","type":"string","value":"{original_price}"},
{"field":"price","label":"price","type":"string","value":"{price}"},
{"field":"quantity","label":"quantity","type":"string","value":"{quantity}"},
{"field":"weight","label":"weight","type":"string","value":"{weight}"},
{"field":"length","label":"length","type":"string","value":"{length}"},
{"field":"width","label":"width","type":"string","value":"{width}"},
{"field":"height","label":"height","type":"string","value\":\"{height}\"},
{"field\":\"days_to_ship\",\"label\":\"days_to_ship\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{days_to_ship}\"},
{\"field\":\"image_url_s\",\"label\":\"image_url_s\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{image_url_s}\"},
{\"field\":\"size_chart_url\",\"label\":\"size_chart_url\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{size_chart_url}\"},
{\"field\":\"source_url\",\"label\":\"source_url\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{source_url}\"},
{\"field\":\"create_date\",\"label\":\"create_date\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{create_date}\"},
{\"field\":\"creator\",\"label\":\"creator\",\"type\":\"string\",\"value\":\"{creator}\"},
{\"field\": \"global_item_id\", \"label\": \"global_item_id\", \"type\": \"string\", \"value\": \"{global_item_id}\"},
{\"field\": \"sold_num\", \"label\": \"sold_num\", \"type\": \"string\", \"value\": \"{sold_num}\"},
{\"field\": \"views\", \"label\": \"views\", \"type\": \"string\", \"value\": \"{views}\"}
],
“otherRequest”: [
{
“field”: “main_sql”,
“label”: “主语句”,
“describe”: “SQL首次执行的语句，将会返回:lastInsertId”,
“type”: “string”,
“value”: “REPLACE INTO shopee_online_items_query(item_id, shop_id, shop_name, category_id, brand, item_link, attributes, title, detail, parent_sku, original_price, price, quantity, weight, length, width, height, days_to_ship, image_url_s, size_chart_url, source_url, create_date, creator, global_item_id, sold_num, views) VALUES”
},
{
“field”: “limit”,
“label”: “limit”,
“describe”: “”,
“type”: “string”,
“value”: “1000”
}
]
}API接口调用
- API配置：上述元数据配置中，
api字段指定了调用的API名称为batchexecute，method字段指定了HTTP方法为POST。 - 字段映射：通过
request数组中的各个对象定义了源数据字段到目标数据库字段的映射关系。例如，源数据中的item_id映射到目标数据库中的item_id。 - SQL语句：通过
otherRequest中的main_sql字段定义了用于插入数据的SQL语句模板。该模板会被实际的数据填充，从而生成具体的插入语句。 - 批量处理：通过设置
limit字段，可以控制每次批量处理的数据条数。在本例中，每次处理最多1000条记录。
实际操作步骤
- 准备请求体：根据元数据配置生成实际的HTTP请求体。请求体应包含所有需要插入的数据字段及其对应值。
- 发送请求：向指定的API端点发送POST请求。确保请求头中包含必要的认证信息和内容类型设置（如Content-Type: application/json）。
- 处理响应：解析API响应，检查是否有错误发生。如果有错误，根据错误信息进行相应处理；如果成功，则继续处理下一批数据。
示例代码
以下是一个简化版的Python示例代码，用于展示如何构建和发送上述API请求：
import requests
import json
# 定义元数据配置
metadata = {
# ... (如上所述)
}
# 构建请求体
data = {
# 根据元数据配置填充实际的数据
}
# 设置请求头
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}
# 发送POST请求
response = requests.post('https://api.yourplatform.com/batchexecute', headers=headers, data=json.dumps(data))
# 检查响应状态码和内容
if response.status_code == 200:
print('Data inserted successfully')
else:
print(f'Error: {response.status_code}, {response.text}')通过上述步骤和示例代码，我们可以高效地将源平台的数据转换并写入目标MySQL数据库，实现系统间的数据无缝对接。这不仅提高了业务流程的自动化程度，也确保了数据的一致性和完整性。
