AWS上Amazon Redshift用Zoominfo API验证公司基本信息数据正确性检查设计方案

Python使用Zoominfo API检查Amazon Redshift中的公司基本信息字段的数据正确性，存储到Boolean类型的字段中，查不到的在指定字段中设置为false，否则设置为true。

技术栈

1. 数据库连接：
   • psycopg2：用于连接Amazon Redshift（兼容PostgreSQL协议）。
2. API调用：
   • requests：调用Zoominfo API。
3. 数据处理：
   • pandas：批量处理查询结果（可选，适用于大数据量场景）。
4. 环境管理：
   • boto3：从AWS Secrets Manager或Parameter Store获取敏感信息（如API密钥）。
5. 部署与调度：
   • AWS Lambda：无服务器执行环境。
   • Amazon EventBridge：定时触发Lambda。
6. 日志与监控：
   • AWS CloudWatch：记录运行日志和错误信息。

实现流程

1. 环境配置：
   • 将Zoominfo API密钥和Redshift连接信息存储在AWS Secrets Manager中。
2. 数据提取：
   • 从Redshift中提取待验证的公司数据（如company_name、address等字段）。
   • 过滤条件：仅处理未验证的记录（如is_valid IS NULL）。
3. API调用：
   • 对每条公司数据调用Zoominfo的Company Enrichment API。
   • 根据API响应判断数据是否存在，设置is_valid为True或False。
4. 数据更新：
   • 将结果批量更新回Redshift的对应表中。
5. 错误处理：
   • 记录API调用失败或数据库操作异常。
   • 支持重试机制（如指数退避）。

关键Python代码

1. 从AWS Secrets Manager获取密钥

import boto3
import json

def get_secret(secret_name):
    client = boto3.client('secretsmanager')
    response = client.get_secret_value(SecretId=secret_name)
    return json.loads(response['SecretString'])

2. 连接Amazon Redshift

import psycopg2

def connect_redshift():
    secrets = get_secret('redshift_credentials')
    conn = psycopg2.connect(
        host=secrets['host'],
        port=secrets['port'],
        dbname=secrets['dbname'],
        user=secrets['username'],
        password=secrets['password']
    )
    return conn

3. 调用Zoominfo API

import requests

def check_company_validity(company_name, address):
    api_key = get_secret('zoominfo_api_key')['API_KEY']
    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
    params = {
        'companyName': company_name,
        'address': address,
        'matchCriteria': 'basic'  # 根据API文档调整参数
    }
    
    try:
        response = requests.get(
            'https://api.zoominfo.com/company/enrich',
            headers=headers,
            params=params,
            timeout=10
        )
        if response.status_code == 200:
            return response.json().get('matchStatus') == 'Matched'  # 根据实际响应调整
        return False
    except requests.exceptions.RequestException:
        return False

4. 主处理逻辑

def lambda_handler(event, context):
    conn = connect_redshift()
    cursor = conn.cursor()
    
    # 查询待处理数据
    cursor.execute("""
        SELECT company_id, company_name, address 
        FROM companies 
        WHERE is_valid IS NULL
        LIMIT 1000  # 分批次处理
    """)
    rows = cursor.fetchall()
    
    # 处理每条记录
    updates = []
    for row in rows:
        company_id, name, address = row
        is_valid = check_company_validity(name, address)
        updates.append((is_valid, company_id))
    
    # 批量更新
    cursor.executemany("""
        UPDATE companies 
        SET is_valid = %s 
        WHERE company_id = %s
    """, updates)
    
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

注意事项

1. API限流：
   • 使用time.sleep()或令牌桶算法控制请求频率。
2. 批量操作：
   • 使用pandas优化大数据量场景（如分页查询）。
3. 错误重试：
   • 对失败的API调用实现重试逻辑（如tenacity库）。
4. 安全合规：
   • 通过IAM角色限制Redshift和Secrets Manager的访问权限。
5. 日志跟踪：
   • 记录关键指标（如处理时长、成功率）到CloudWatch。

# 示例：增加重试逻辑（需安装 tenacity）
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1))
def check_company_validity_with_retry(name, address):
    return check_company_validity(name, address)