大家好，

很抱歉延迟，

由于我们未安装SFDC适配器和REST适配器，并且PI系统中未安装BPM：7.4（AEX）

因为其中涉及许可成本，还需要考虑时间表。 我们还可以向客户建议其他哪些替代方法。

我正在考虑两种实现BULK API的方法：

让我看看哪种方法更可行，维护更少

1）使用Java映射实现此目标？

-以下是销售人员文档中给出的BULK API的示例代码

2）我们可以使用ABAP代理吗？

a）调用出站代理调用以创建会话-响应（服务器URL和会话ID）在代理中捕获

b）调用代理（传递服务器URL和会话ID）以创建作业-销售人员的响应（工作ID）被捕获在代理中

c）调用用于创建批处理作业的代理（服务器url，SessionId和JobID）以及需要传递给SF的实际数据。

d）调用代理（服务器url，SessionId和JobID）以关闭作业。

批量API的代码：我想这对其他人也有帮助

import java.io 。*; 导入java.util。*; 导入com.sforce.async。*; 导入com.sforce.soap.partner.PartnerConnection; 导入com.sforce.ws.ConnectionException; 导入com.sforce.ws.ConnectorConfig;

设置main（）方法此代码为类设置main（）方法。 它调用runSample（）方法，该方法包含样本的处理逻辑。 我们将在后续部分中查看runSample（）中调用的方法。

主要方法：

公共静态void main（String [] args）抛出AsyncApiException，ConnectionException，IOException {BulkExample example = new BulkExample（）; //用您的凭据和测试文件名替换下面的参数//第一个参数表示我们正在加载帐户记录example.runSample（" Account"，" myUser @ myOrg .com "，" myPassword"，" mySampleData.csv"）； }

/** *创建Bulk API作业并上传CSV文件的批次。 */public void runSample（String sobjectType，String userName，String password，String sampleFileName）引发AsyncApiException，ConnectionException，IOException {BulkConnection connection = getBulkConnection（userName，password）; JobInfo job = createJob（sobjectType，connection）; 列出batchInfoList = createBatchesFromCSVFile（connection，job，sampleFileName）; closeJob（connection，job.getId（））; awaitCompletion（connection，job，batchInfoList）; checkResults（connection，job，batchInfoList）; }

登录并配置BulkConnection：

以下代码使用伙伴连接（PartnerConnection）登录，然后重用会话以创建Bulk API连接（BulkConnection）。

/** *创建用于调用Bulk API操作的BulkConnection。 */private BulkConnection getBulkConnection（String userName，String password）抛出ConnectionException，AsyncApiException {ConnectorConfig partnerConfig = new ConnectorConfig（）; partnerConfig.setUsername（userName）; partnerConfig.setPassword（password）; partnerConfig.setAuthEndpoint（" https://login.salesforce.com/services /Soap/u/40.0 "）； //创建连接会自动处理登录，并将会话//存储在partnerConfig中。new PartnerConnection（partnerConfig）; //实例化PartnerConnection时，将隐式执行//登录，如果成功，将//有效会话存储在ConnectorConfig实例中。 //使用此键初始化BulkConnection：ConnectorConfig config = new ConnectorConfig（）; config.setSessionId（partnerConfig.getSessionId（））; //直到/Soap/部分，Bulk API服务的终结点与常规SOAP uri的终结点相同。 从这里开始是'/async/versionNumber'字符串soapEndpoint = partnerConfig.getServiceEndpoint（）; 字符串apiVersion =" 40.0"; 字符串restEndpoint = soapEndpoint.substring（0，soapEndpoint.indexOf（" Soap/"））+" async/" + apiVersion; config.setRestEndpoint（restEndpoint）; //仅在调试时才为false。 config.setCompression（true）; //将其设置为true以查看标准输出上的HTTP请求和响应config.setTraceMessage（false）; BulkConnection连接=新的BulkConnection（config）; 返回连接； }此BulkConnection实例是使用Bulk API的基础。 该实例可以在应用程序的剩余寿命中重复使用。

创建工作：

创建连接后，创建一个作业。 数据始终在作业的上下文中进行处理。 作业指定有关正在处理的数据的详细信息：正在执行的操作（插入，更新，向上插入或删除）以及对象类型。 以下代码在Account对象上创建一个新的插入作业。

/** *使用Bulk API创建新作业。 * * @param sobjectType *正在加载的对象类型，例如"帐户" * @param连接*用于创建新作业的BulkConnection。 * @return新作业的JobInfo。 * @throws AsyncApiException */私有JobInfo createJob（String sobjectType，BulkConnection connection）抛出AsyncApiException {JobInfo job = new JobInfo（）; job.setObject（sobjectType）; job.setOperation（OperationEnum.insert）; job.setContentType（ContentType.CSV）; job = connection.createJob（job）; System.out.println（job）; 回职 }

创建作业后，它处于"打开"状态。 在这种状态下，可以将新批次添加到作业中。 关闭工作后，将无法再添加批处理。

将批次添加到作业：

在一系列批处理请求中处理数据。 每个请求都是一个HTTP POST，在主体中包含XML格式的数据集。 您的客户端应用程序确定每天要使用多少批来处理整个数据集。

每个批次的处理都有开销。 批次大小应足够大以最大程度地减少开销处理成本，并且应足够小以易于处理和转移。 1,000和10,000条记录之间的批处理大小被认为是合理的。

以下代码将CSV文件拆分为较小的批处理文件，并将其上传到Salesforce。

/** *使用CSV文件创建和上传批次。 *将文件分成适当大小的批处理文件。 * * @param连接*用于创建批次的连接* @param jobInfo *与新批次关联的作业* @param csvFileName *批次数据的源文件*/

私有列表createBatchesFromCSVFile（BulkConnection连接，JobInfo jobInfo，字符串csvFileName）引发IOException，AsyncApiException {List batchInfos = new ArrayList（）; BufferedReader rdr = new BufferedReader（new InputStreamReader（new FileInputStream（csvFileName）））; //读取CSV标头行byte [] headerBytes =（rdr.readLine（）+" \ n"）。getBytes（" UTF-8"）; int headerBytesLength = headerBytes.length; 文件tmpFile = File.createTempFile（" bulkAPIInsert"，" .csv"）;

//将CSV文件分为多个批次尝试

{FileOutputStream tmpOut =新的FileOutputStream（tmpFile）; int maxBytesPerBatch = 10000000;

//每批1千万个字节int maxRowsPerBatch = 10000;

//每批1万行int currentBytes = 0;

int currentLines = 0; 字符串nextLine; while（（（nextLine = rdr.readLine（））！= null）{byte [] bytes =（nextLine +" \ n"）。getBytes（" UTF-8"）; //如果达到以下条件，则创建新的批次：（currentBytes + bytes.length> maxBytesPerBatch || currentLines> maxRowsPerBatch）{createBatch（tmpOut，tmpFile，batchInfos，connection，jobInfo）; currentBytes = 0; currentLines = 0; }如果（currentBytes == 0）{tmpOut = new FileOutputStream（tmpFile）; tmpOut.write（headerBytes）; currentBytes = headerBytesLength; currentLines = 1; } tmpOut.write（bytes）; currentBytes + = bytes.length; currentLines ++; }//处理完所有行////如果（currentLines> 1）{createBatch（tmpOut，tmpFile，batchInfos，connection，jobInfo）; }}最后{tmpFile.delete（）; } return batchInfos; }

/** *通过上传文件内容创建批处理。 *这将关闭输出流。 * * @param tmpOut *用于写入单个批次的CSV数据的输出流。 * @param tmpFile *与上述流关联的文件。 * @param batchInfos *新创建的批次的批次信息已添加到此列表中。 * @param连接* BulkConnection用于创建新批处理。 * @param jobInfo *与新批次关联的JobInfo。 */

私有void createBatch（FileOutputStream tmpOut，文件tmpFile，列表batchInfos，BulkConnection连接，JobInfo jobInfo）引发IOException，AsyncApiException {tmpOut.flush（）; tmpOut.close（）; FileInputStream tmpInputStream =新的FileInputStream（tmpFile）; 尝试{BatchInfo batchInfo = connection.createBatchFromStream（jobInfo，tmpInputStream）; System.out.println（batchInfo）; batchInfos.add（batchInfo）; }最后{tmpInputStream.close（）; }}

关闭工作

将所有批次添加到作业后，关闭作业。 完成这项工作可确保完成所有批次的处理。

私有无效closeJob（BulkConnection连接，字符串jobId）引发AsyncApiException {JobInfo job = new JobInfo（）; job.setId（jobId）; job.setState（JobStateEnum.Closed）; connection.updateJob（job）;

谢谢

Sai