金蝶云星空盘亏单数据的ETL处理流程

  • 轻易云集成顾问-谢楷斌

金蝶云星空与轻易云集成平台数据对接：盘亏单查询测试

在企业信息化环境中，实现不同系统间的数据无缝对接是一项至关重要的任务。本文将分享一个具体的技术案例，展示如何利用轻易云数据集成平台，通过金蝶云星空API接口executeBillQuery实现盘亏单数据的高效查询和写入。

技术背景

为了确保业务流程中的数据准确性和时效性，我们在金蝶云星空系统中进行盘亏单的数据查询，并通过轻易云集成平台完成数据处理及存储。这次我们采用了以下关键技术：

  1. 高吞吐量的数据写入能力：大量数据可以迅速被导入到目标系统，提升整体处理效率。
  2. 自定义数据转换逻辑：适应特定业务需求，实现从金蝶云星空到轻易云之间的数据结构映射。
  3. 实时监控与告警功能：集中监控所有集成任务状态，并及时反馈异常情况，提高稳定性。

数据获取与转换

首先，我们需要调用金蝶云星空提供的API executeBillQuery 来获取有关盘亏单的信息。这个过程涉及处理分页和限流问题，以确保能完整抓取所有所需数据且不引发超载错误。例如，可以设置合理的数据分页参数，分批次获取海量数据信息，每一次调用成功后，再进行下一次请求，从而保证每笔记录都被正确地读取并解析。

{
  "function": "SIMPLE_GET",
  "data": {
    "type": "STOCK_BILL",
    ...
  }
}

上述JSON请求片段是执行盘亏单查询操作时可能使用的一种方式。在调取该接口后，需要依据响应结果，将返回的数据逐条解析、清洗并转换为符合轻易云标准格式。

数据写入及同步策略

在完成初步清洗后，这些经过处理过的元数据信息将通过轻易云提供的“写入”操作 API 被快速传输到目标存储内。在实际运行过程中，为了防止漏单及重复录入，还可以设计可靠重试机制，如采用多线程或批量提交手段来增强操作稳健性。同时，也可结合日志记录功能，对每一步执行状态实时跟踪，以便于后续校验工作。

以上部分简要概述了从获取源头信息到最终落地的重要步骤。接下来我们会详细介绍整个方案中各个模块间如何互相协作实现无缝连接，以及具体实施细节和性能优化策略等内容。 金蝶与MES系统接口开发配置

调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据

在轻易云数据集成平台中，调用源系统接口是数据集成生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取盘亏单数据，并进行初步加工。

接口配置与请求参数

根据元数据配置，我们需要向金蝶云星空发送一个POST请求，调用executeBillQuery接口。以下是主要的请求参数及其配置：

  • API: executeBillQuery
  • Method: POST
  • Pagination: 支持分页，每页500条记录
  • ID Check: 启用ID校验

请求字段包括但不限于以下内容：

[
  {"field":"FBillEntry_FEntryID","label":"FEntryID","type":"string","value":"FBillEntry_FEntryID"},
  {"field":"FID","label":"实体主键","type":"string","value":"FID"},
  {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","value":"FBillNo"},
  {"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","value":"FDocumentStatus"},
  {"field":"FStockOrgId_FNumber","label":"库存组织","type":"string","value":"FStockOrgId.FNumber"},
  {"field":"FDate","label":"日期","type":"string","value":"FDate"},
  {"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","value":"FBillTypeID"},
  {"field":"FStockerId","label":"仓管员","type":"string","value":"FStockerId"},
  {"field":"FCreatorId","label":"创建人","type":"string","value":"FCreatorId"},
  {"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","value":"FCreateDate"},
  {"field":"FModifierId","label":"最后修改人","type":"string","value":"FModifierId"},
  {"field": "FilterString", "label": "过滤条件", "type": "string", "describe": "示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>="},
  {"field": "FieldKeys", "label": "需查询的字段key集合", "type": "array", "describe": "金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber", "parser":{"name": "ArrayToString", "params": ","}},
  {"field": "FormId", "label": "业务对象表单Id", "type": "string", "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder", "value": "STK_StockCountLoss"}
]

请求示例

以下是一个完整的请求示例：

{
    "api": "/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc",
    "method": "POST",
    "headers": {
        "Content-Type": "application/json"
    },
    "body": {
        "FormId": "STK_StockCountLoss",
        "FieldKeys": [
            "FBillEntry_FEntryID",
            ...
        ],
        ...
        // 分页参数
        {
            field: 'Limit',
            value: '500'
        },
        {
            field: 'StartRow',
            value: '0'
        }
    }
}

数据清洗与转换

获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续的数据处理和分析。以下是一些常见的数据清洗和转换操作：

  1. 字段映射：将原始字段映射到目标系统所需的字段。例如，将FBillNo映射为document_number。
  2. 数据类型转换：将字符串类型的数据转换为日期、数值等其他类型。例如，将FDate从字符串转换为日期格式。
  3. 缺失值处理：处理缺失值或异常值。例如，将缺失的数量字段填充为0。

示例代码：

import json
import requests

def fetch_data():
    url = "/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc"
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    body = {
        'FormId': 'STK_StockCountLoss',
        'FieldKeys': ['FBillEntry_FEntryID', ...],
        'Limit': '500',
        'StartRow': '0'
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(body))

    if response.status_code == 200:
        data = response.json()

        # 数据清洗与转换
        cleaned_data = []
        for entry in data:
            cleaned_entry = {
                'document_number': entry['FBillNo'],
                ...
            }
            cleaned_data.append(cleaned_entry)

        return cleaned_data
    else:
        raise Exception("Failed to fetch data")

# 调用函数获取并处理数据
data = fetch_data()
print(data)

小结

通过调用金蝶云星空的executeBillQuery接口，我们可以高效地获取盘亏单数据，并通过轻易云平台进行初步的数据清洗和转换。这一步骤不仅确保了数据的一致性和准确性，还为后续的数据处理和分析奠定了坚实基础。 金蝶云星空API接口配置

盘亏单查询测试中的ETL转换与写入

在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并转为目标平台能够接收的格式。本文将深入探讨如何在轻易云数据集成平台上进行这一过程，特别是通过API接口将数据写入目标平台。

数据提取与清洗

首先，我们从源平台提取盘亏单数据。这一阶段主要关注数据的完整性和准确性，确保提取的数据符合业务需求。在此过程中，可以使用轻易云提供的全透明可视化操作界面，实时监控数据流动和处理状态。

数据转换

接下来，我们进入数据转换阶段。此阶段的核心任务是将提取的数据转换为目标平台所需的格式。以下是一个具体的技术案例：

  1. 定义元数据配置： 根据任务要求，我们需要将盘亏单查询测试的数据写入目标平台。元数据配置如下：

    {
 "api": "写入空操作",
 "method": "POST",
 "idCheck": true
}

  2. 数据格式转换： 在进行API调用之前，需要确保数据格式符合目标平台API接口的要求。例如，如果源平台的数据结构如下：

    {
 "loss_id": "12345",
 "product_name": "Widget A",
 "quantity": 10,
 "loss_reason": "Damaged"
}

    我们需要将其转换为目标平台能够接收的格式，例如：

    {
 "id": "12345",
 "name": "Widget A",
 "qty": 10,
 "reason": "Damaged"
}

  3. 实现转换逻辑： 可以使用轻易云提供的脚本功能或其他编程语言实现上述转换逻辑。以下是一个简单的Python示例代码：

    def transform_data(source_data):
   transformed_data = {
       "id": source_data["loss_id"],
       "name": source_data["product_name"],
       "qty": source_data["quantity"],
       "reason": source_data["loss_reason"]
   }
   return transformed_data

数据写入

完成数据转换后，即可通过API接口将数据写入目标平台。根据元数据配置，我们需要执行一个POST请求，并进行ID检查。

  1. 构建HTTP请求： 使用Python中的requests库来构建和发送HTTP请求。

  2. 发送请求并处理响应： 发送POST请求，并处理响应以确保数据成功写入目标平台。

以下是一个完整的Python示例代码：

import requests

def write_to_target_platform(transformed_data):
    url = 'https://api.targetplatform.com/写入空操作'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    response = requests.post(url, json=transformed_data, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print("Data written successfully")
    else:
        print(f"Failed to write data: {response.status_code}")

# 示例使用
source_data = {
    "loss_id": "12345",
    "product_name": "Widget A",
    "quantity": 10,
    "loss_reason": "Damaged"
}

transformed_data = transform_data(source_data)
write_to_target_platform(transformed_data)

通过以上步骤，我们完成了从源平台到目标平台的数据ETL过程。在实际应用中，可以根据具体需求进一步优化和扩展这一流程，以提高效率和可靠性。 轻易云数据集成平台金蝶集成接口配置

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