畅捷通T+与吉客云数据对接技术案例

畅捷通T+与吉客云数据对接技术案例

畅捷通T+数据集成到吉客云的技术案例分享

在企业信息化系统中,数据的高效流转和准确对接是实现业务流程自动化的重要环节。本文将详细介绍一个实际运行的系统对接集成案例:如何将畅捷通T+中的材料出库单(红字)数据集成到吉客云,并创建相应的入库单。

案例背景

在本次集成方案中,我们需要从畅捷通T+获取材料出库单(红字)的数据,并将其写入到吉客云中生成对应的入库单。这一过程不仅要求高吞吐量的数据写入能力,还需要实时监控和异常处理机制,以确保数据不漏单且准确无误地完成对接。

技术要点

API接口调用

畅捷通T+获取数据:通过调用/tplus/api/v2/MaterialDispatchOpenApi/FindVoucherList接口,定时可靠地抓取材料出库单(红字)数据。

吉客云写入数据:使用erp.storage.stockincreate接口,将获取的数据批量写入到吉客云中,生成相应的入库单。

高吞吐量与实时监控

轻易云平台支持高吞吐量的数据写入能力,使得大量出库单数据能够快速被处理并传输至吉客云。

集中的监控和告警系统实时跟踪每个集成任务的状态和性能,确保整个流程透明可视,并及时发现和处理任何异常情况。

自定义数据转换逻辑

在对接过程中,需要处理畅捷通T+与吉客云之间的数据格式差异。通过自定义的数据转换逻辑,可以适应特定业务需求,确保两端系统的数据格式一致性。

分页与限流管理

畅捷通T+接口存在分页和限流问题。为此,我们设计了合理的分页策略和限流控制机制,以保证大规模数据抓取时不会超出API限制,同时提高了整体效率。

异常处理与重试机制

在对接过程中可能会遇到各种异常情况,如网络波动、API响应超时等。我们实现了完善的错误重试机制,当出现异常时能够自动重试,确保最终所有有效数据都能成功对接。

日志记录与审计追踪

实现了详尽的日志记录功能,对每一次API调用、每一条数据转换及写入操作进行记录,为后续问题排查提供了有力支持。同时,通过审计追踪功能,可以回溯整个集成过程中的每一步操作细节。

通过上述技术手段,本次集成方案不仅实现了畅捷通T+材料出库单(红字)到吉客云入库单创建的全流程自动化,还提升了整体业务效率和透明度。在后续章节中,我们将深入探讨具体实施步骤及关键技术细节。 

调用畅捷通T+接口获取并加工数据的技术实现

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畅捷通T+接口/tplus/api/v2/MaterialDispatchOpenApi/FindVoucherList来获取并加工处理材料出库单【红字】的数据。

配置元数据

首先,我们需要配置元数据,以便正确地调用API并处理返回的数据。以下是关键的元数据配置项:

API路径:/tplus/api/v2/MaterialDispatchOpenApi/FindVoucherList

请求方法:POST

查询字段:VoucherCode, CustomerCode, WarehouseCode, Inventory, InventoryCode, Specification, Unit, Quantity

分页参数

pageIndex: 当前页码

pageSize: 每页返回的数据条数,设置为10

过滤条件

paramDic_1: 查询时间范围,使用上次同步时间和当前时间作为参数

paramDic_2: 仓库ID,指定为1

这些配置确保我们能够准确地从畅捷通T+系统中提取所需的数据。

调用API接口

在实际操作中,通过轻易云平台的可视化界面,我们可以方便地配置上述元数据,并发起对畅捷通T+ API的请求。以下是一个简化的请求示例:

{

    "selectFields": "VoucherCode,CustomerCode,WarehouseCode,Inventory,InventoryCode,Specification,Unit,Quantity",

    "pageIndex": "1",

    "pageSize": "10",

    "paramDic_1": {

        "key": "RDRecord__AuditedDate",

        "value": "{{LAST_SYNC_TIME|date}},{{CURRENT_TIME|date}}"

    },

    "paramDic_2": {

        "key": "Warehouse__ID",

        "value": "1"

    }

}

该请求会返回符合条件的材料出库单【红字】列表。

数据清洗与转换

获取到原始数据后,需要进行清洗和转换,以适应目标系统(如吉客云)的需求。这一步骤包括但不限于:

字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统中的对应字段。例如,将VoucherCode映射为入库单创建时所需的编码。

单位转换:如果源系统和目标系统使用不同的计量单位,需要进行单位换算。

格式调整:根据目标系统要求,对日期、字符串等格式进行调整。

分页与限流处理

由于API返回的数据量可能较大,需要通过分页机制逐步获取所有数据。同时,为了避免触发源系统的限流策略,可以在每次请求之间加入适当的延迟或控制并发请求数量。

{

    // 示例分页请求参数

    "pageIndex": "{{PAGE_INDEX}}",

    ...

}

通过动态调整pageIndex参数,可以实现对大批量数据的分段抓取。

异常处理与重试机制

在调用API过程中,可能会遇到网络异常、超时等问题。为了保证数据集成过程的可靠性,需要设计完善的异常处理与重试机制。例如,当某次请求失败时,可以记录错误日志,并在一定时间后自动重试。

{

    // 示例错误重试逻辑

    if (response.status !== 200) {

        logError(response);

        retryRequest();

    }

}

这种机制确保即使在不稳定环境下,也能最大程度地完成数据抓取任务。

实时监控与日志记录

轻易云平台提供了强大的监控和日志功能,可以实时跟踪每个集成任务的状态和性能。在实际操作中,通过监控面板可以查看每个API调用是否成功、耗时多少,以及是否有异常发生。这些信息对于优化集成流程、提高效率具有重要意义。

综上所述,通过合理配置元数据、有效调用API接口、精细化的数据清洗与转换,以及完善的异常处理和监控机制,我们能够高效、安全地完成从畅捷通T+到吉客云的数据集成任务。 

将T+材料出库单【红字】数据转换并写入吉客云

在集成数据的过程中,ETL(提取、转换、加载)是至关重要的一步。本文将详细探讨如何将已经集成的畅捷通T+材料出库单【红字】的数据进行ETL转换,以适应吉客云API接口的格式要求,并最终写入目标平台吉客云。

数据提取与清洗

首先,从畅捷通T+系统中提取材料出库单【红字】的数据。通过调用T+接口/tplus/api/v2/MaterialDispatchOpenApi/FindVoucherList,可以获取所需的原始数据。在这个阶段,需要处理分页和限流问题,以确保数据完整性和高效性。

数据转换

一旦获取到原始数据,接下来就是将这些数据转换为吉客云API能够接收的格式。以下是具体的字段映射和转换逻辑:

仓库编码 (inWarehouseCode)

从原始数据中的Warehouse.Code字段提取。

示例:"value": "{{Warehouse.Code}}"

入库类型 (inType)

固定值104,表示其他入库。

示例:"value": "104"

关联单据编号 (relDataId)

使用原始数据中的Code字段,并确保唯一性。

示例:"value": "{Code}"

申请出库时间 (applyDate)

从原始数据中的AuditedDate字段提取。

示例:"value": "{AuditedDate}"

备注信息 (memo)

组合字符串,包含固定前缀“材料出库单红字-”和原始数据中的Code字段。

示例:"value": "材料出库单红字-{Code}"

来源 (source)

固定值OPEN。

示例:"value": "OPEN"

入库申请单明细 (stockInDetailViews)

这是一个数组结构,每个元素包含多个子字段,如货品编号、条形码、关联实际业务明细表的ID、入库数量等。

具体示例如下:

{

    "field": "goodsNo",

    "label": "货品编号",

    "type": "string",

    "value": "{{RDRecordDetails.InventoryCode}}"

},

{

    "field": "skuBarcode",

    "label": "条形码",

    "type": "string",

    "describe": "匹配货品信息的外部货品编号(按skuId>outSkuCode>skuBarcode匹配顺序,必传一个)",

    "value": "{{RDRecordDetails.InventoryCode}}{{RDRecordDetails.freeitem0}}{{RDRecordDetails.freeitem1}}"

},

...

数据加载

完成上述转换后,使用POST请求将转换后的数据发送到吉客云API erp.storage.stockincreate。在这个过程中,需要特别注意以下几点:

高吞吐量的数据写入能力: 吉客云支持高吞吐量的数据写入,这意味着可以快速处理大量的数据请求,从而提高整体效率。

实时监控与日志记录: 在写入过程中,通过轻易云平台提供的集中监控和告警系统,可以实时跟踪任务状态和性能。一旦出现异常情况,可以及时响应并处理。

自定义数据转换逻辑: 根据业务需求,可以进一步调整和优化数据转换逻辑,以确保最终的数据格式完全符合吉客云API的要求。

异常处理与错误重试机制: 为了保证数据的一致性和完整性,在发生错误时,需要实现有效的重试机制。例如,如果某个请求失败,可以记录错误并在稍后重新尝试发送。

总结

通过以上步骤,我们实现了从畅捷通T+材料出库单【红字】到吉客云入库单创建的数据ETL过程。这不仅确保了数据的一致性和准确性,还提升了整体效率。通过灵活运用轻易云平台提供的各种特性,如高吞吐量写入、自定义转换逻辑以及实时监控,我们能够更加高效地完成复杂的数据集成任务。 

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,036评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,046评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,411评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,622评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,661评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,521评论 1 304
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,288评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,200评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,644评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,837评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,953评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,673评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,281评论 3 329
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,889评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,011评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,119评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,901评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容