如何实现金蝶商品数据集成到电商系统的SKU

如何实现金蝶商品数据集成到电商SKU系统

金蝶商品数据集成到电商SKU的技术实现

在现代企业的数据管理中,系统间的数据对接与集成是提升业务效率和准确性的关键环节。本文将分享一个实际案例:如何通过轻易云数据集成平台,将金蝶云星辰V2中的商品数据高效、可靠地集成到聚水潭电商SKU系统中。

案例背景

本次集成方案命名为"金蝶商品->电商SKU",旨在实现从金蝶云星辰V2获取商品数据,并将其批量写入到聚水潭的电商SKU系统中。该方案不仅需要处理大量数据,还需确保数据的完整性和一致性,同时应对接口分页、限流等技术挑战。

技术要点
  1. 高吞吐量的数据写入能力: 为了满足大规模数据快速写入的需求,我们采用了轻易云平台的高吞吐量特性,使得大量商品数据能够迅速被导入聚水潭系统,极大提升了整体处理时效性。

  2. 实时监控与告警: 集成过程中,通过集中化的监控和告警系统,实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能。一旦出现异常情况,系统能够及时发出告警并进行相应处理,确保整个流程的稳定运行。

  3. API资产管理功能: 利用金蝶云星辰V2与聚水潭提供的API资产管理功能,我们可以通过统一视图全面掌握API使用情况,实现资源优化配置。这不仅提高了接口调用效率,还减少了潜在错误发生率。

  4. 自定义数据转换逻辑: 针对金蝶云星辰V2与聚水潭之间的数据格式差异,我们设计了自定义的数据转换逻辑,以适应不同业务需求和结构要求。这一灵活机制确保了两端系统的数据兼容性和正确映射。

  5. 分页与限流处理: 在调用金蝶云星辰V2接口(/jdy/v2/bd/material)时,为解决分页和限流问题,我们制定了一套有效策略,包括合理设置分页参数及限流阈值,从而保证数据抓取过程顺畅无阻。

  6. 异常处理与重试机制: 数据对接过程中难免会遇到各种异常情况。我们实现了一套完善的异常处理与错误重试机制,当某个步骤失败时,系统会自动记录日志并进行多次重试,直至成功或达到预设次数上限。

通过上述技术手段,本次"金蝶商品->电商SKU"集成方案不仅实现了高效、可靠的数据传输,还确保了整个过程透明可控,为企业提供了一种稳健、高效的数据对接解决方案。

调用金蝶云星辰V2接口获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中,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调用金蝶云星辰V2接口/jdy/v2/bd/material来获取商品数据,并进行初步加工处理。

接口配置与请求参数

首先,我们需要了解该接口的元数据配置。这些配置参数决定了我们如何构建API请求,以及如何解析和处理返回的数据。

{
  "api": "/jdy/v2/bd/material",
  "effect": "QUERY",
  "method": "GET",
  "number": "number",
  "id": "id",
  "name": "number",
  "idCheck": true,
  ...
}

主要请求参数包括:

  • enable: 可用状态,1表示可用。
  • search: 模糊搜索字段,可以根据名称、编码、规格等进行模糊查询。
  • parent_id: 商品类别ID,用于筛选特定类别的商品。
  • isdataperm: 数据权限校验,默认不添加。
  • create_start_timecreate_end_time: 创建时间范围过滤。
  • modify_start_timemodify_end_time: 修改时间范围过滤,通常用于增量同步。
  • pagepage_size: 分页参数,用于控制每次请求的数据量。

这些参数可以灵活组合,以满足不同业务场景下的数据获取需求。例如,为了实现增量同步,我们可以设置modify_start_time为上次同步时间戳,而modify_end_time为当前时间戳。

数据获取与分页处理

由于金蝶云星辰V2接口对每次请求的数据量有限制(最大100条),我们需要通过分页机制来获取全部数据。以下是一个简化的分页处理逻辑:

  1. 初始化分页参数:设置起始页为1,每页显示条数为100。
  2. 发起API请求并接收响应数据。
  3. 检查响应中的总记录数和当前页记录数,如果当前页记录数达到最大值,则继续请求下一页,否则终止循环。

这种方式确保了我们能够完整地抓取所有符合条件的数据,不会因为单次请求限制而遗漏任何信息。

数据清洗与转换

在获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以适应目标系统的要求。常见的操作包括:

  • 字段映射 :将源系统中的字段名映射到目标系统对应的字段名。例如,将金蝶云星辰V2中的number字段映射到电商SKU中的相应字段。

  • 格式转换:根据目标系统要求,对日期、金额等特殊格式的数据进行转换。例如,将时间戳格式转换为标准日期格式。

  • 异常处理:对于缺失或异常值,需要制定相应的处理策略,如填充默认值或丢弃异常记录。

实时监控与日志记录

为了确保整个数据集成过程的可靠性和透明度,实时监控和日志记录是必不可少的。轻易云平台提供了集中的监控和告警系统,可以实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能。一旦发现异常情况,可以及时告警并采取相应措施。此外,通过详细的日志记录,可以追溯每一步操作,为问题排查提供依据。

异常重试机制

在实际操作中,由于网络波动或其他不可预见因素,API调用可能会失败。为了提高整体流程的鲁棒性,我们需要设计合理的重试机制。在轻易云平台中,可以配置自动重试策略,例如在第一次调用失败后间隔一定时间再次尝试,最多重试三次。如果多次重试仍然失败,则触发告警并人工介入处理。

通过以上步骤,我们能够高效地从金蝶云星辰V2接口获取商品数据,并进行必要的加工处理,为后续的数据写入和应用打下坚实基础。这不仅提升了业务流程的自动化程度,也确保了数据的一致性和准确性。

集成平台生命周期的第二步:ETL转换与数据写入聚水潭

在数据集成过程中,ETL(提取、转换、加载)是关键步骤之一。本文将深入探讨如何将从金蝶云星辰V2提取的数据进行ETL转换,并通过聚水潭API接口写入目标平台。

数据提取与初步清洗

首先,从金蝶云星辰V2提取的原始数据需要经过初步清洗。这一步骤包括去除冗余信息、标准化字段名称和格式,以确保数据一致性和准确性。由于本篇文章重点在于ETL的第二步,我们不详细讨论初步清洗过程。

数据转换

接下来,进入数据转换阶段。我们需要将已经清洗的数据转为聚水潭API接口所能接收的格式。以下是元数据配置示例:

{
  "api": "/open/jushuitan/itemsku/upload",
  "method": "POST",
  "request": [
    {"field": "sku_id", "label": "商品编码", "value": "轻易云{number}"},
    {"field": "i_id", "label": "款式编码", "value": "QEASY.CLOUD-{number}"},
    {"field": "brand", "label": "品牌", "value": "轻易云数据集成平台"},
    {"field": "s_price", "label": "基本售价", "value": "1024.88"},
    {"field": "l", "label": "长", "value": "6"},
    {"field": "w", "label": "宽", "value": "7"},
    {"field": "h", "label": "高", "value": "8"},
    {"field": "name", "label": "名称", "value": "{name}"},
    {"field": 
![打通金蝶云星空数据接口](https://pic.qeasy.cloud/T7.png)


![金蝶与WMS系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/QEASY/A156.png)
相关推荐
天冬忘忧44 分钟前
Kafka 工作流程解析:从 Broker 工作原理、节点的服役、退役、副本的生成到数据存储与读写优化
大数据·分布式·kafka
sevevty-seven1 小时前
幻读是什么?用什么隔离级别可以防止幻读
大数据·sql
Yz98763 小时前
hive复杂数据类型Array & Map & Struct & 炸裂函数explode
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop·数据库开发·big data
那一抹阳光多灿烂4 小时前
Spark中的Stage概念
大数据·spark
北京鹏生科技有限公司4 小时前
EcoVadis审核是什么?EcoVadis审核流程包括什么?
大数据·百度
Moshow郑锴5 小时前
数据库、数据仓库、数据湖、数据中台、湖仓一体的概念和区别
大数据·数据库·数据仓库·数据湖·湖仓一体
二进制_博客8 小时前
Flink学习连载第二篇-使用flink编写WordCount(多种情况演示)
大数据
hong1616888 小时前
大数据技术Kafka详解:消息队列(Messages Queue)
大数据·分布式·kafka
隔着天花板看星星17 小时前
Kafka-创建topic源码
大数据·分布式·中间件·kafka
goTsHgo18 小时前
在Spark Streaming中简单实现实时用户画像系统
大数据·分布式·spark