通过源连接器和API收集营销自动化数据

Flow Service 用于收集和集中Adobe Experience Platform内不同来源的客户数据。 该服务提供用户界面和RESTful API,所有支持的源都可从中连接。

本教程介绍了从第三方营销自动化系统检索数据并通过源 Platform 连接器和流服 [务] API将其引入 的步骤。

入门指南

本教程要求您通过有效的连接和有关要引入的文件的信息(包括文件的路径和结构)来 Platform访问第三方营销自动化系统。 如果您没有此信息,请在尝试本教程 之前参阅教程,了解如何使用流服务API ,探索第三方营销自动化系统。

本教程还要求您对Adobe Experience Platform的以下组件有充分的了解:

  • 体验数据模型(XDM)系统:Experience Platform组织客户体验数据的标准化框架。
    • 模式合成基础:了解XDM模式的基本构件,包括模式构成的主要原则和最佳做法。
    • 模式注册开发人员指南:包括成功执行对模式注册表API的调用时需要了解的重要信息。 这包括您 {TENANT_ID}的、“容器”的概念以及发出请求所需的标题(特别要注意“接受”标题及其可能的值)。
  • 目录服务:目录是数据位置和谱系的记录系统 Experience Platform。
  • 批量摄取:批处理摄取API允许您将数据作为批 Experience Platform 处理文件收录。
  • 沙箱: Experience Platform 提供将单个实例分为单独的虚 Platform 拟环境的虚拟沙箱,以帮助开发和发展数字体验应用程序。

以下各节提供您需要了解的其他信息,以便使用API成功连接到营销自动化 Flow Service 系统。

读取示例API调用

本教程提供示例API调用,以演示如何设置请求的格式。 这包括路径、必需的标头和格式正确的请求负载。 还提供API响应中返回的示例JSON。 有关示例API调用文档中使用的惯例的信息,请参阅疑难解答 指南中有关如何阅读示例API调 用 Experience Platform 一节。

收集所需标题的值

要调用API,您必 Platform 须先完成身份验证 教程。 完成身份验证教程可为所有API调用中的每个所需 Experience Platform 标头提供值,如下所示:

  • Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}

中的所有资 Experience Platform源(包括属于这些资 Flow Service源)都与特定虚拟沙箱隔离。 对API的 Platform 所有请求都需要一个标头,它指定操作将在中进行的沙箱的名称:

  • x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

所有包含有效负荷(POST、PUT、PATCH)的请求都需要额外的媒体类型标头:

  • Content-Type: application/json

创建源连接

您可以通过向API发出POST请求来创建源 Flow Service 连接。 源连接由连接ID、源数据文件的路径和连接规范ID组成。

要创建源连接,还必须为数据格式属性定义枚举值。

为基于文件的连接器使用以下枚举值:

Data.format 枚举值
分隔文件 delimited
JSON文件 json
镶木文件 parquet

对于所有基于表的连接器,请使用枚举值: tabular.

API格式

POST /sourceConnections

请求

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/sourceConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Source connection for marketing automation",
        "baseConnectionId": "c6d4ee17-6752-4e83-94ee-1767522e83fa",
        "description": "Source connection for a marketing automationj connector",
        "data": {
            "format": "tabular",
        },
        "params": {
            "path": "Hubspot.Contacts"
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "cc6a4487-9e91-433e-a3a3-9cf6626c1806",
            "version": "1.0"
        }
    }'
属性 描述
baseConnectionId 您访问的第三方营销自动化系统的唯一连接ID。
params.path 您正在访问的源文件的路径。
connectionSpec.id 营销自动化系统的连接规范ID。

响应

成功的响应会返回新创建的源id连接的唯一标识符()。 按照以后创建目标连接的步骤中的要求存储此值。

{
    "id": "f44dbef2-a4f0-4978-8dbe-f2a4f0e978cf",
    "etag": "\"5f00fba7-0000-0200-0000-5ed560520000\""
}

创建目标XDM模式

在前面的步骤中,创建了一个专门的XDM模式来构造源数据。 为了在中使用源数据,还必 Platform须创建目标模式,以根据您的需要构建源数据。 然后,目标模式用于创建包含 Platform 源数据的数据集。

通过对目标注册表API执行POST请求,可以创 建模式XDM模式

如果您希望在中使用用户界 Experience Platform面, 模式编辑器教程 提供了在模式编辑器中执行类似操作的分步说明。

API格式

POST /schemaregistry/tenant/schemas

请求

以下示例请求创建一个扩展XDM类的XDM模式 Individual Profile 符。

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/schemaregistry/tenant/schemas' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "type": "object",
        "title": "Target schema for marketing automation",
        "description": "Target schema for marketing automation",
        "allOf": [
            {
                "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile"
            },
            {
                "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-person-details"
            },
            {
                "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-personal-details"
            }
        ],
        "meta:containerId": "tenant",
        "meta:resourceType": "schemas",
        "meta:xdmType": "object",
        "meta:class": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile"
}'

响应

成功的响应会返回新创建模式的详细信息,包括其唯一标识符($id)。 按照后续步骤中的要求存储此ID,以创建目标数据集、映射和数据流。

{
    "$id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
    "meta:altId": "_{TENANT_ID.schemas.da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
    "meta:resourceType": "schemas",
    "version": "1.0",
    "title": "Target schema for a marketing automation connector",
    "type": "object",
    "description": "Target schema for marketing automation",
    "allOf": [
        {
            "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile",
            "type": "object",
            "meta:xdmType": "object"
        },
        {
            "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-person-details",
            "type": "object",
            "meta:xdmType": "object"
        },
        {
            "$ref": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-personal-details",
            "type": "object",
            "meta:xdmType": "object"
        }
    ],
    "refs": [
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-person-details",
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-personal-details",
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile"
    ],
    "imsOrg": "{IMS_ORG}",
    "meta:extensible": false,
    "meta:abstract": false,
    "meta:extends": [
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-person-details",
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile-personal-details",
        "https://ns.adobe.com/xdm/common/auditable",
        "https://ns.adobe.com/xdm/data/record",
        "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile"
    ],
    "meta:xdmType": "object",
    "meta:registryMetadata": {
        "repo:createdDate": 1591042937856,
        "repo:lastModifiedDate": 1591042937856,
        "xdm:createdClientId": "{CREATED_CLIENT_ID}",
        "xdm:lastModifiedClientId": "{LAST_MODIFIED_CLIENT_ID}",
        "xdm:createdUserId": "{CREATED_USER_ID}",
        "xdm:lastModifiedUserId": "{LAST_MODIFIED_USER_ID}",
        "eTag": "3f205600107156ffc394bef428e92cbe25b2faa34e15dd916c0d8bb58d9b7dd3",
        "meta:globalLibVersion": "1.10.4.2"
    },
    "meta:class": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile",
    "meta:containerId": "tenant",
    "meta:tenantNamespace": "_{TENANT_ID"
}

创建目标数据集

通过向Catalog Service API执行目标请求 ,提供有效负荷中POST模式的ID,可以创建目标数据集。

API格式

POST /catalog/dataSets

请求

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets?requestDataSource=true' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Target dataset for a marketing automation connector",
        "schemaRef": {
            "id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
            "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full-notext+json; version=1"
        }
    }'
属性 描述
schemaRef.id 目标 $id XDM模式。

响应

成功的响应会返回一个数组,其中包含格式为新创建数据集的ID "@/datasets/{DATASET_ID}"。 数据集ID是由系统生成的只读字符串,用于在API调用中引用数据集。 按照后续步骤中的要求存储目标数据集ID,以创建目标连接和数据流。

[
    "@/dataSets/5ed5639d798a22191b6987b2"
]

创建目标连接

目标连接表示到所摄取数据所进入的目的地的连接。 要创建目标连接,必须提供与数据库关联的固定连接规范ID。 此连接规范ID为: c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c.

您现在将唯一标识符作为目标模式目标集和连接规范ID到数据湖。 使用这些标识符,您可以使用API创建目标 Flow Service 连接,以指定将包含入站源数据的数据集。
API格式

POST /targetConnections

请求

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/targetConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Target Connection for a marketing automation connector",
        "description": "Target Connection for a marketing automation connector",
        "data": {
            "schema": {
                "id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
                "version": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1.0"
            }
        },
        "params": {
            "dataSetId": "5ed5639d798a22191b6987b2"
        },
            "connectionSpec": {
            "id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
            "version": "1.0"
        }
    }'
属性 描述
data.schema.id 目标 $id XDM模式。
params.dataSetId 目标数据集的ID。
connectionSpec.id 到数据湖的固定连接规范ID。 此ID为: c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c.
{
    "id": "4b3d05d8-b7aa-40de-bd05-d8b7aa80de65",
    "etag": "\"dd00a1a2-0000-0200-0000-5ed564850000\""
}

创建映射

为了将源数据引入目标数据集,必须首先将其映射到目标数据集所附加的目标模式。 这是通过对API执行POST请求而实 Conversion Service 现的,该请求具有在请求有效负荷中定义的数据映射。

API格式

POST /conversion/mappingSets

请求

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/conversion/mappingSets' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "version": 0,
        "xdmSchema": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
        "xdmVersion": "1.0",
        "id": null,
        "mappings": [
            {
                "destinationXdmPath": "_id",
                "sourceAttribute": "Vid",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.name.firstName",
                "sourceAttribute": "Properties_Firstname_Value",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "_repo.createDate",
                "sourceAttribute": "Added_At",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            }
        ]
    }'
属性 描述
xdmSchema 目标XDM模式的ID。

响应

成功的响应会返回新创建的映射的详细信息,包括其唯一标识符(id)。 按照后续步骤中创建数据流所需的方式存储此值。

{
    "id": "500a9b747fcf4908a21917d49bd61780",
    "version": 0,
    "createdDate": 1591043336298,
    "modifiedDate": 1591043336298,
    "createdBy": "28AF22BA5DE6B0B40A494036@AdobeID",
    "modifiedBy": "28AF22BA5DE6B0B40A494036@AdobeID"
}

查找数据流规范

数据流负责从源收集数据并将其引入 Platform。 要创建数据流,必须先获得负责收集营销自动化数据的数据流规范。

API格式

GET /flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"

请求

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flowSpecs?property=name==%22CRMToAEP%22' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

成功的响应会返回负责将营销自动化系统中的数据引入的数据流规范的详细信息 Platform。 按照下一步 id 中创建新数据流时的要求存储字段值。

{
    "items": [
        {
            "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
            "name": "CRMToAEP",
            "providerId": "0ed90a81-07f4-4586-8190-b40eccef1c5a",
            "version": "1.0",
            "transformationSpecs": [
                {
                    "name": "Copy",
                    "spec": {
                        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "deltaColumn": {
                                "type": "object",
                                "properties": {
                                    "name": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "dateFormat": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "timezone": {
                                        "type": "string"
                                    }
                                },
                                "required": [
                                    "name"
                                ]
                            }
                        },
                        "required": [
                            "deltaColumn"
                        ]
                    }
                },
                {
                    "name": "Mapping",
                    "spec": {
                        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
                        "type": "object",
                        "description": "defines various params required for different mapping from source to target",
                        "properties": {
                            "mappingId": {
                                "type": "string"
                            },
                            "mappingVersion": {
                                "type": "string"
                            }
                        }
                    }
                }
            ],
            "scheduleSpec": {
                "name": "PeriodicSchedule",
                "type": "Periodic",
                "spec": {
                    "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "startTime": {
                            "description": "epoch time",
                            "type": "integer"
                        },
                        "endTime": {
                            "description": "epoch time",
                            "type": "integer"
                        },
                        "interval": {
                            "type": "integer"
                        },
                        "frequency": {
                            "type": "string",
                            "enum": [
                                "minute",
                                "hour",
                                "day",
                                "week"
                            ]
                        },
                        "backfill": {
                            "type": "boolean",
                            "default": true
                        }
                    },
                    "required": [
                        "startTime",
                        "frequency",
                        "interval"
                    ],
                    "if": {
                        "properties": {
                            "frequency": {
                                "const": "minute"
                            }
                        }
                    },
                    "then": {
                        "properties": {
                            "interval": {
                                "minimum": 15
                            }
                        }
                    },
                    "else": {
                        "properties": {
                            "interval": {
                                "minimum": 1
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

创建数据流

收集营销自动化数据的最后一步是创建数据流。 现在,您准备了以下必需值:

数据流负责从源调度和收集数据。 通过在有效负荷中提供先前提到的值时执行POST请求,可以创建数据流。

要计划摄取,您必须首先将开始时间值设置为纪元时间(以秒为单位)。 然后,您必须将频率值设置为以下五个选项之一: onceminutehourdayweek。 间隔值指定两个连续摄取之间的周期,并且创建一次摄取不需要设置间隔。 对于所有其他频率,间隔值必须设置为等于或大于 15

API格式

POST /flows

请求

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Dataflow for a marketing automation source",
        "description": "collecting Hubspot.Contacts",
        "flowSpec": {
            "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
            "version": "1.0"
        },
        "sourceConnectionIds": [
            "f44dbef2-a4f0-4978-8dbe-f2a4f0e978cf"
        ],
        "targetConnectionIds": [
            "4b3d05d8-b7aa-40de-bd05-d8b7aa80de65"
        ],
        "transformations": [
            {
                "name": "Copy",
                "params": {
                    "deltaColumn": {
                        "name": "updatedAt",
                        "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
                        "timezone": "UTC"
                    }
                }
            },
            {
                "name": "Mapping",
                "params": {
                    "mappingId": "500a9b747fcf4908a21917d49bd61780",
                    "mappingVersion": "0"
                }
            }
        ],
        "scheduleParams": {
            "startTime": "1591043454",
            "frequency":"once",
            "interval":"15"
        }
    }'
属性 描述
flowSpec.id 在上 一步中检索 的流程规范ID。
sourceConnectionIds 先前步骤中检索 的源连接ID。
targetConnectionIds 先前步骤中检索 的目标连接ID。
transformations.params.mappingId 先前步骤 中检索的映射ID。
transformations.params.deltaColum 用于区分新数据和现有数据的指定列。 增量数据将根据所选列的时间戳被摄取。 支持的日期格 deltaColumnyyyy-MM-dd HH:mm:ss为。
transformations.params.mappingId 与数据库关联的映射ID。
scheduleParams.startTime 开始时间中数据流的数据时间。
scheduleParams.frequency 数据流收集数据的频率。 可接受的值包括: onceminutehourdayweek
scheduleParams.interval 该间隔指定两个连续流运行之间的周期。 间隔的值应为非零整数。 当频率设置为时,间隔不 once 是必需的,对于其他频率值, 15 应大于或等于。

响应

成功的响应会返回新创id建的数据流的ID()。

{
    "id": "e0bd8463-0913-4ca1-bd84-6309134ca1f6",
    "etag": "\"04004fe9-0000-0200-0000-5ebc4c8b0000\""
}

监视数据流

创建数据流后,您可以监视通过它摄取的数据,以查看有关流运行、完成状态和错误的信息。 有关如何监视数据流的详细信息,请参阅API中 的数据流监视教程

后续步骤

按照本教程,您已创建了源连接器,以按计划从营销自动化系统收集数据。 现在,下游服务(如和)可 Platform 以使用传入 Real-time Customer Profile 数据 Data Science Workspace。 有关更多详细信息,请参阅以下文档:

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