暢捷通T+資料整合到聚水潭的技術案例分享
在企業資訊化管理中，資料的高效流動和準確對接是業務順利執行的關鍵。本文將聚焦於一個具體的系統對接整合案例：如何透過輕易雲資料整合平臺，將暢捷通T+中的其他出庫單資料無縫整合到聚水潭系統中。本次方案名稱為“T+其他出庫單-->聚水潭其他出庫單--ikk”。
為了實現這一目標，我們利用了輕易雲平臺的一系列強大特性，包括高吞吐量的資料寫入能力、實時監控與告警系統、自定義資料轉換邏輯以及視覺化的資料流設計工具。這些特性確保了我們能夠快速、高效地處理大量資料，並且在整個過程中保持高度透明和可控。
首先，暢捷通T+提供了豐富的API介面，其中獲取其他出庫單資料的API為/tplus/api/v2/OtherDispatchOpenApi/FindVoucherList。透過定時可靠地抓取該介面的資料，我們能夠確保不會遺漏任何一條重要記錄。同時，為了解決分頁和限流問題，我們設計了一套智慧排程機制，以保證資料抓取過程的穩定性和連續性。
在資料傳輸到聚水潭之前，需要進行一定的資料轉換和對映，以適應目標平臺的結構要求。輕易雲平臺支援自定義的資料轉換邏輯，使得這一過程變得更加靈活和高效。此外，透過其提供的視覺化設計工具，我們可以直觀地構建和管理整個資料流，極大簡化了複雜操作。
最後，針對聚水潭系統，我們使用其開放API /open/jushuitan/otherinout/upload 進行批次資料寫入。在這個過程中，集中監控與告警系統發揮了重要作用，它實時跟蹤每個任務的狀態和效能，一旦出現異常情況，可以及時採取措施進行錯誤重試，從而保障了整體流程的可靠性。
透過上述步驟，我們成功實現了暢捷通T+與聚水潭之間的資料無縫對接，不僅提升了業務效率，還確保了資料處理過程中的準確性和完整性。後續章節將詳細介紹具體實施方案及技術細節。 打通釘釘資料介面
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呼叫暢捷通T+介面獲取並加工資料的技術實現
在資料整合過程中，呼叫源系統介面是關鍵的一步。本文將詳細探討如何透過輕易雲資料整合平臺呼叫暢捷通T+介面/tplus/api/v2/OtherDispatchOpenApi/FindVoucherList來獲取並加工資料。
介面配置與請求引數
首先，我們需要配置後設資料以便正確呼叫介面。以下是關鍵的後設資料配置：
{
"api": "/tplus/api/v2/OtherDispatchOpenApi/FindVoucherList",
"method": "POST",
"request": [
{"field": "selectFields", "value": "VoucherCode"},
{"field": "pageIndex", "value": "1"},
{"field": "pageSize", "value": "10"},
{
"field": "paramDic_1",
"children": [
{"field": "key", "value": "RDRecord__VoucherDate"},
{"field": "value",
"value":"{{LAST_SYNC_TIME|date}},{{CURRENT_TIME|date}}"}
]
},
{
"field": "paramDic_2",
"children":[
{"field":"key","value":"RDRecord__VoucherState__Code"},
{"field":"value","value":"01,01"}
]
}
],
...
}
這些引數定義了我們需要從暢捷通T+系統中查詢的資料欄位、分頁資訊以及過濾條件。
資料請求與清洗
在發起請求時，我們使用POST方法向指定API傳送請求。為了確保高效的資料處理和避免漏單，需要特別注意分頁和限流問題。透過設定pageIndex和pageSize，可以逐頁獲取資料，並根據返回結果判斷是否需要繼續請求下一頁。
例如，初始請求可能如下：
{
selectFields: 'VoucherCode',
pageIndex: '1',
pageSize: '10',
paramDic_1: { key: 'RDRecord__VoucherDate', value: '{{LAST_SYNC_TIME|date}},{{CURRENT_TIME|date}}' },
paramDic_2: { key: 'RDRecord__VoucherState__Code', value: '01,01' }
}
響應結果會包含多個憑證記錄，我們需要對這些記錄進行清洗和轉換，以適應目標系統（如聚水潭）的需求。
資料轉換與寫入
在清洗過程中，可以利用輕易雲平臺提供的自定義資料轉換邏輯，將原始資料格式轉化為目標格式。例如，將日期格式統一、欄位名稱對映等操作。這一步驟至關重要，因為不同系統之間的資料結構往往存在差異。
舉例來說，如果源系統返回的日期格式為"YYYY-MM-DD"，而目標系統要求"DD/MM/YYYY"，則需進行相應的轉換。此外，還需確保所有必填欄位都已正確填充，並且沒有遺漏任何重要資訊。
實時監控與異常處理
輕易雲平臺提供了強大的實時監控和告警功能，可以幫助我們及時發現並處理任何異常情況。在呼叫API時，可能會遇到網路延遲、介面限流等問題，這些都可以透過平臺內建的重試機制來解決。同時，透過日誌記錄功能，可以追蹤每次API呼叫的詳細資訊，為後續排查問題提供依據。
例如，當檢測到某次API呼叫失敗時，可以自動觸發重試機制，並記錄失敗原因及重試次數。如果多次重試仍然失敗，則傳送告警通知給相關運維人員，以便及時採取措施。
總結
透過上述步驟，我們能夠高效地從暢捷通T+系統中獲取所需的資料，並經過清洗和轉換後寫入目標系統。這不僅提高了資料處理的效率，也確保了資料的一致性和完整性。在整個過程中，輕易雲平臺提供的視覺化工具、實時監控及異常處理機制發揮了重要作用，使得複雜的資料整合任務變得更加簡單直觀。 如何開發金蝶雲星空API介面
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整合方案：T+其他出庫單-->聚水潭其他出庫單
在實現T+其他出庫單到聚水潭其他出庫單的整合過程中，ETL（Extract, Transform, Load）轉換是關鍵步驟。本文將詳細探討如何將從T+系統中提取的資料透過輕易雲資料整合平臺進行轉換，並最終透過聚水潭API介面上傳至目標平臺。
資料提取與轉換
首先，從暢捷通T+系統提取資料。假設我們已經透過API /tplus/api/v2/OtherDispatchOpenApi/FindVoucherList 獲取了相關的出庫單資料。接下來，我們需要將這些資料進行清洗和轉換，以符合聚水潭API介面的要求。
以下是後設資料配置中的關鍵欄位及其轉換規則：
is_confirm 和 excute_confirming：這兩個欄位用於標識是否確認和稽核單據，分別設定為固定值 "1" 和 "true"。
warehouse：倉庫編號需要根據T+系統中的值進行對映。例如，當 T+ 的倉庫編號為 '2' 時，對映為 '4'，否則對映為 '1'。
type：固定為 "out"，表示出庫型別。
external_id：對應於 T+ 出庫單的外部單號 {Code}。
remark：備註資訊，對應於 T+ 系統中的 {Memo} 欄位。
資料結構對映
為了確保資料能夠被正確寫入聚水潭系統，需要對資料結構進行適當的對映和轉換。後設資料配置中定義了具體的欄位對映規則：
{
"field": "items",
"label": "items",
"type": "array",
"value": "RDRecordDetails",
"children": [
{
"field": "sku_id",
"label": "商品編碼",
"type": "string",
"value": "{{RDRecordDetails.Inventory.Code}}"
},
{
"field": "qty",
"label": "入庫數量",
"type": "string",
"value": "{{RDRecordDetails.Quantity}}"
},
{
"field": "sale_price",
"label": "單價",
"type": "bool",
"value": "{{RDRecordDetails.Price}}"
}
]
}
在這個配置中，items 欄位是一個陣列，每個元素包含商品編碼、數量和單價。這些欄位需要從 T+ 系統中的 RDRecordDetails 物件中提取並轉換。
資料寫入
完成上述資料轉換後，透過呼叫聚水潭API介面 /open/jushuitan/otherinout/upload 將處理後的資料寫入目標平臺。請求方法為 POST，並且需要確保請求體符合 API 的格式要求。
{
"is_confirm": true,
"excute_confirming": true,
...
}
異常處理與重試機制
在實際操作中，可能會遇到各種異常情況，例如網路問題或介面限流。為了確保資料能夠可靠地寫入，需要實現異常處理與重試機制。當檢測到錯誤時，可以記錄日誌並觸發重試邏輯，以保證任務最終成功完成。
資料質量監控
為了保證整合過程中的資料質量，可以利用平臺提供的資料質量監控和異常檢測功能。在每個步驟都進行檢查，及時發現並處理任何潛在的問題。這不僅提高了整合過程的可靠性，也確保了最終的資料準確性。
總結
透過上述步驟，我們可以有效地將從暢捷通T+系統中提取的資料進行ETL轉換，並透過聚水潭API介面上傳至目標平臺。這個過程不僅包括基礎的資料清洗和格式轉換，還涉及到複雜的資料結構對映、異常處理與重試機制，以及全面的資料質量監控。這些技術手段共同保證了整個整合過程的高效性和可靠性。