实现聚水潭奇门与金蝶云星辰V2的无缝数据对接
聚水潭·奇门数据集成到金蝶云星辰V2的技术案例分享
在企业信息化系统中,数据的高效流动和准确对接是业务运作的关键。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·奇门平台上的销售出库单数据无缝集成到金蝶云星辰V2系统中。我们将详细探讨这一过程中的技术要点和解决方案。
本次集成方案命名为“聚水潭-销售出库单-->金蝶-销售出库单”,其核心任务是通过调用聚水潭·奇门的数据获取API jushuitan.saleout.list.query
,并将获取的数据批量写入到金蝶云星辰V2的API /jdy/v2/scm/sal_out_bound
中。
为了确保数据集成过程的高效与可靠,我们采用了以下几项关键特性:
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高吞吐量的数据写入能力:在处理大量销售出库单时,能够快速地将数据从聚水潭·奇门系统中提取并写入到金蝶云星辰V2中,极大提升了数据处理的时效性。
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集中监控和告警系统:实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能,通过统一视图掌握API资产使用情况,实现资源的高效利用和优化配置。
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自定义数据转换逻辑:针对不同平台间的数据结构差异,我们设计了灵活的数据转换规则,以适应特定业务需求,确保数据格式的一致性。
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分页与限流处理:在调用聚水潭·奇门接口时,通过合理设置分页参数和限流策略,有效避免了因接口调用频率过高而导致的问题。
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异常处理与错误重试机制:在对接过程中,如果出现任何异常情况,我们设计了一套完善的错误重试机制,以保证数据传输过程中的稳定性和可靠性。
通过以上技术手段,我们不仅实现了聚水潭·奇门与金蝶云星辰V2之间的数据无缝对接,还确保了整个流程中的透明度和可控性。在后续章节中,我们将进一步详细介绍具体实施步骤及相关技术细节。
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中,第一步是调用源系统接口以获取原始数据。本文将详细探讨如何通过聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query
来实现这一过程,并对获取的数据进行初步加工处理。
接口调用配置
首先,我们需要配置元数据,以便正确调用聚水潭·奇门的API接口。以下是关键的元数据配置项:
- API名称:
jushuitan.saleout.list.query
- 请求方法:
POST
- 分页参数:
page_index
: 页数,从第一页开始,默认值为1。page_size
: 每页行数,默认25,最大25。
- 时间参数:
start_time
: 修改开始时间,使用动态变量{{MINUTE_AGO_30|datetime}}
表示30分钟前。end_time
: 修改结束时间,使用动态变量{{CURRENT_TIME|datetime}}
表示当前时间。
- 其他参数:
status
: 单据状态,这里我们选择已出库状态(Confirmed)。date_type
: 时间类型,这里选择出库时间(2)。wms_co_id
: 分仓编号。
这些配置确保了我们能够准确地从聚水潭系统中提取所需的销售出库单数据。
数据请求与清洗
在完成元数据配置后,我们可以发起API请求。由于每次请求返回的数据量有限(每页最多25条),我们需要处理分页逻辑以确保所有符合条件的数据都能被抓取到。
分页处理
为了避免遗漏任何记录,我们需要循环调用API直到没有更多页面可供抓取。这可以通过以下步骤实现:
- 初始化分页参数:设置
page_index
为1。 - 发起API请求并获取响应数据。
- 检查响应中的记录数量:
- 如果记录数量等于
page_size
,则增加page_index
并继续下一次请求。 - 如果记录数量少于
page_size
,则说明已经抓取完所有数据,可以停止循环。
- 如果记录数量等于
数据清洗与过滤
在获取到原始数据后,需要对其进行初步清洗和过滤。根据业务需求,我们可能只关心特定条件下的记录。例如,在本案例中,我们只关注商品数量大于0的销售出库单。因此,可以应用如下过滤条件:
"condition":[[{"field":"items.qty","logic":"gt","value":"0"}]]
这个条件确保了只有商品数量大于0的记录会被保留下来,从而提高了后续处理的效率和准确性。
异常处理与重试机制
在实际操作过程中,不可避免地会遇到各种异常情况,如网络故障、接口限流等。因此,需要设计健壮的异常处理和重试机制,以确保数据抓取过程的可靠性。
限流与重试策略
聚水潭·奇门接口可能会对频繁访问进行限流,为此我们可以采用以下策略:
- 捕获限流错误信息,并根据错误类型决定是否立即重试或延迟一段时间再重试。
- 设置最大重试次数,以防止无限循环导致系统资源耗尽。
例如,可以在捕获到限流错误时,通过指数退避算法逐渐增加重试间隔,从而减小对服务器造成的压力。
数据加工与转换
在完成初步清洗后,还需要对数据进行进一步加工和转换,以适应目标系统(金蝶云星辰V2)的要求。这包括但不限于字段映射、格式转换等操作。例如,将聚水潭中的字段名映射为金蝶云星辰V2中的对应字段名,并确保日期格式、数值精度等符合目标系统规范。
实时监控与日志记录
为了保证整个流程的透明性和可追溯性,需要实时监控每个步骤,并记录详细日志。这不仅有助于快速定位问题,还能为后续优化提供宝贵的数据支持。轻易云平台提供了集中的监控和告警系统,可以实时跟踪任务状态和性能指标,一旦发现异常情况立即触发告警通知相关人员进行处理。
通过上述步骤,我们能够高效、可靠地从聚水潭·奇门系统中获取销售出库单数据,并为后续的数据集成打下坚实基础。在实际应用中,根据具体业务需求还可以进一步定制化各个环节,以达到最佳效果。
将聚水潭销售出库单数据转换并写入金蝶云星辰V2
在数据集成的生命周期中,数据的ETL(提取、转换、加载)过程是关键的一环。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台,将聚水潭的销售出库单数据转换为金蝶云星辰V2 API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
首先,通过调用聚水潭·奇门的jushuitan.saleout.list.query
接口,获取销售出库单的数据。为了确保数据完整性和不漏单,需要处理分页和限流问题。通过定时任务可靠地抓取接口数据,保证所有销售出库单都能被及时获取。
数据转换逻辑
在获取到原始数据后,接下来是对这些数据进行转换,以符合金蝶云星辰V2 API接口的要求。以下是一些关键字段的转换示例:
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单据来源:固定传入"ISV"。
"bill_source": "ISV"
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出库日期:从原始数据中的
io_date
字段提取,并格式化为“YYYY-MM-DD”。"bill_date": "{io_date}"
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单据编号:直接映射自
io_id
字段。"bill_no": "{io_id}"
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客户信息:映射自
shop_id
字段。"customer_number": "{shop_id}"
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整单折扣额:根据订单类型进行条件判断,如果是“换货订单”或“补发订单”,则折扣额为0,否则使用原始数据中的
free_amount
。"bill_dis_amount": "_function CASE '{order_type}' WHEN '换货订单' THEN '0.0' WHEN '补发订单' THEN '0' ELSE '{free_amount}' END"
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自定义字段:包括聚水潭线上单号和订单类型等信息。
"custom_field": { "custom_field__1__3u8xfb7v04v1": "{so_id}", "custom_field__1__3w9dyhhn5ntwzg": "{order_type}" }
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商品分录:包含商品SKU、仓库编号、数量、单位、含税单价和是否赠品等信息。特别注意含税单价和是否赠品字段需要根据订单类型进行条件判断。
"material_entity": [ { "material_number": "{{items.sku_id}}", "stock_number": "{wms_co_id}", "qty": "{{items.qty}}", "unit_id": "04", "tax_price": "_function CASE '{order_type}' WHEN '换货订单' THEN 0 WHEN '补发订单' THEN 0 ELSE '{{items.sale_price}}' END", "is_free": "_function case when '{{items.sale_price}}' = '0' or '{{items.sale_price}}' = '0.0' or '{order_type}' = '换货订单' or '{order_type}' = '补发订单' then 'true' else 'false' end" } ]
-
费用明细分录:包括客户承担金额和备注等信息。
"cus_bear_fee_entry": [ { "income_amount": "_function CASE '{order_type}' WHEN '换货订单' THEN 0 WHEN '补发订单' THEN 0 ELSE '{freight}' END", "income_comment": "客户承担运费", "income_name_id": "1" } ]
数据写入金蝶云星辰V2
在完成上述数据转换后,通过轻易云平台提供的高吞吐量数据写入能力,将这些转换后的数据批量写入到金蝶云星辰V2系统中。使用API接口/jdy/v2/scm/sal_out_bound
,以POST方法提交已转换的数据。
{
"api":"\/jdy\/v2\/scm\/sal_out_bound",
"effect":"EXECUTE",
"method":"POST",
...
}
异常处理与重试机制
在整个ETL过程中,必须考虑异常处理与错误重试机制。例如,当API请求失败时,通过重试机制来确保数据最终能够成功写入目标系统。同时,利用平台提供的监控和告警系统,实时跟踪任务状态和性能,及时发现并处理潜在的问题。
数据质量监控与日志记录
为了保证数据质量,在ETL过程中需要进行严格的数据质量监控和异常检测。通过实时监控与日志记录功能,可以及时发现并解决数据问题,确保集成过程顺利进行。
通过上述步骤,我们可以高效地将聚水潭的销售出库单数据转换并写入到金蝶云星辰V2系统中,实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务透明度和效率,也为企业提供了强有力的数据支持。