吉客云与用友YonSuite对接——销售单转换接口

2C吉客云-销售单--->YS-销售退货单-成功：高效集成方案解析

在企业信息化系统中，数据的流动和处理效率至关重要。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例，即如何将吉客云·奇门的数据无缝集成到用友BIP平台中，实现从销售单到销售退货单的高效转换。

本次集成方案命名为“2C吉客云-销售单--->YS-销售退货单-成功”，其核心目标是通过轻易云数据集成平台，利用jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get API接口从吉客云·奇门获取数据，并通过/yonbip/sd/vouchersalereturn/singleSave API接口将数据写入用友BIP。

为了确保数据集成过程的高效性和可靠性，我们采用了以下关键技术特性：

1. 高吞吐量的数据写入能力：支持大量数据快速写入到用友BIP，极大提升了数据处理的时效性。
2. 集中监控和告警系统：实时跟踪数据集成任务的状态和性能，确保每个环节都在可控范围内运行。
3. 自定义数据转换逻辑：适应特定业务需求和数据结构，实现从吉客云·奇门到用友BIP的数据格式转换。
4. 分页与限流处理：有效解决吉客云·奇门接口的分页和限流问题，确保大规模数据抓取过程中的稳定性。
5. 异常处理与错误重试机制：在对接过程中实现自动化异常检测与重试，提高整体系统的健壮性。

通过这些技术手段，我们不仅能够保证从吉客云·奇门获取的数据不漏单，还能确保批量集成到用友BIP的数据准确无误。接下来，我们将详细解析这一集成方案的具体实现步骤及其背后的技术细节。

调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get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来获取并加工处理数据。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置元数据，以便正确调用接口并获取所需的数据。以下是关键的元数据配置：

{
  "api": "jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get",
  "method": "POST",
  "number": "tradeNo",
  "id": "tradeId",
  "pagination": {"pageSize": 20},
  ...
}

该配置指定了API名称、请求方法以及分页信息等基本参数。在实际操作中，我们还需要设置具体的请求字段，如起始时间、结束时间、销售单号等。这些字段确保我们能够精确地筛选和获取所需的数据。

请求参数详解

为了实现高效的数据抓取和处理，我们需要对请求参数进行详细配置。以下是一些关键字段及其作用：

• modified_begin 和 modified_end: 用于指定修改时间范围，必须同时存在且间隔不能超过七天。
• startConsignTime 和 endConsignTime: 用于指定发货时间范围，通常设置为当前时间前一小时到当前时间。
• pageSize 和 pageIndex: 控制分页，每页记录数默认50，最大1000。
• fields: 指定需要返回的字段列表，以逗号分隔。

例如，一个典型的请求可能如下所示：

{
  "modified_begin": "2023-01-01T00:00:00Z",
  "modified_end": "2023-01-07T23:59:59Z",
  ...
}

数据清洗与转换

在成功调用接口并获取数据后，下一步是对数据进行清洗和转换。这一步骤非常重要，因为它直接影响到后续的数据写入和业务逻辑处理。

1. 数据过滤：根据业务需求，对返回的数据进行过滤。例如，只保留订单状态大于或等于6000且销售数量不为零的记录。
2. 字段映射：将吉客云·奇门返回的数据字段映射到目标系统（如用友BIP）的对应字段。这可以通过自定义转换逻辑来实现，以适应特定的业务需求和数据结构。
3. 异常处理：实时监控和日志记录，在发现异常时及时处理。例如，对于分页和限流问题，可以实现错误重试机制以确保数据完整性。

实现高效可靠的数据抓取

为了确保集成过程中的高效性和可靠性，可以采取以下措施：

1. 定时任务：利用轻易云平台提供的定时任务功能，定期抓取吉客云·奇门接口的数据。例如，每两小时执行一次抓取任务，以确保数据及时更新。
2. 批量处理：支持批量集成，将大量数据快速写入目标系统，提高整体效率。
3. 监控与告警：通过集中监控系统实时跟踪任务状态，并在出现异常时触发告警机制，保证问题能够被及时发现和解决。

总结

通过合理配置元数据、精确设置请求参数以及有效实施数据清洗与转换，可以实现对吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get的高效调用。同时，通过定时任务、批量处理以及监控告警等手段，可以进一步提升整个集成过程的可靠性和效率。

集成数据写入目标平台用友BIP的ETL转换

在轻易云数据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转换，使其符合目标平台用友BIP API接口的格式要求，并最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中涉及的重要技术细节和实现方法。

数据请求与清洗

首先，我们需要从吉客云·奇门系统中定时可靠地抓取销售单数据，这可以通过调用吉客云·奇门接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get来实现。在获取到原始数据后，需要进行数据清洗，以确保数据的完整性和准确性。这包括处理分页和限流问题，确保所有数据都被完整抓取，不漏单。

数据转换与映射

接下来是核心的ETL转换过程。我们需要将清洗后的数据转换为用友BIP API接口所能接受的格式。以下是一些关键字段及其转换逻辑：

• 单据编码（code）：源平台中的tradeNo字段需要映射到目标平台中的code字段。
• 销售组织（salesOrgId）：源平台中的shopCode字段需要映射到目标平台中的salesOrgId字段，并且可能涉及ID和Code之间的转换。
• 单据日期（vouchdate）：源平台中的consignTime字段需要映射到目标平台中的vouchdate字段，确保日期格式一致。
• 客户（agentId）：同样，源平台中的shopCode字段需要映射到目标平台中的agentId字段。

在元数据配置中，我们使用了如下配置来实现这些映射：

{
  "field": "code",
  "label": "单据编码",
  "type": "string",
  "value": "{tradeNo}"
},
{
  "field": "salesOrgId",
  "label": "销售组织",
  "type": "int",
  "value": "{shopCode}",
  "mapping": {
    "target": "6566b66800baaf144f774cc2",
    "direction": "positive"
  }
},
{
  "field": "vouchdate",
  "label": "单据日期",
  "type": "string",
  "value": "{consignTime}"
},
{
  "field": "agentId",
  "label": "客户",
  "type": "string",
  "value": "{shopCode}"
}

自定义转换逻辑

为了适应特定业务需求，我们还可以定义自定义的数据转换逻辑。例如，对于退货数量、无税金额等字段，可以通过函数计算来实现：

{
  "field": "qty",
  "label": "退货数量",
  "type": "string",
  "value": "_function '{{goodsDetail.sellCount}}'*(-1)"
},
{
  "field": "_status",
  "label": "操作标识, Insert:新增、Update:更新 示例：Insert",
  "_status":"Insert"
}

通过这种方式，我们可以灵活地处理各种复杂的数据转换需求，确保每个字段都能正确映射到目标平台。

数据写入与异常处理

在完成数据转换后，我们通过用友BIP API接口将数据写入目标系统。使用POST方法调用API /yonbip/sd/vouchersalereturn/singleSave, 确保请求幂等性，并处理可能出现的异常情况，如网络故障或API错误。我们可以设置重试机制和告警系统，以确保数据写入过程的可靠性。

{
    ...
    {
        field: 'resubmitCheckKey',
        label: '保证请求的幂等性',
        type: 'string',
        value: '{tradeNo}-20240318'
    },
    ...
}

此外，通过实时监控和日志记录，我们可以跟踪每个集成任务的状态和性能，及时发现并解决问题。这种集中监控系统能够极大提升集成任务的透明度和可管理性。

总结

通过上述步骤，我们成功地将吉客云·奇门系统中的销售单数据进行了ETL转换，使其符合用友BIP API接口的格式要求，并顺利写入目标平台。在这个过程中，关键在于准确的数据映射、自定义转换逻辑以及可靠的数据写入机制。这些技术手段不仅保证了数据集成的准确性和效率，也为企业提供了高效的数据管理解决方案。