### 金蝶云星空数据集成案例：cgrk-2金蝶采购入库查询 数据测试 在现代企业的运营过程中，数据的及时、准确处理是关键任务之一。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台，实现金蝶云星空系统中的采购入库查询（cgrk-2）数据高效、可靠地集成为业务决策提供支持。 我们首先来介绍如何使用executeBillQuery接口从金蝶云星空获取相关数据，以及利用轻易云集成平台进行写入操作。在该实例中，我们重点探讨以下几个技术要点： 1. **调用金蝶云星空API接口 executeBillQuery**：此步骤是整个集成流程的基础。我们需要确保能够定时、可靠地抓取到最新的数据，并处理分页和限流问题，以防止遗漏任何重要信息。 2. **批量数据快速写入到轻易云平台**：通过高吞吐量的数据写入能力，使得大量的采购入库记录能迅速、安全地被传输至目标系统，提升整体处理效率。 3. **自定义数据转换逻辑**：为了适应特定的业务需求和原始与目标系统之间的数据结构差异，我们引进了灵活的数据转换策略。这不仅保证了各个字段的精确匹配，还使得后续分析和应用更为便捷。 4. **监控与告警机制**：实施集中监控与实时告警功能，可以全程跟踪各项任务状态，尤其是在发生异常情况时及时预警并采取措施，这大幅度提高了系统运行的可靠性。 5. **异常处理与错误重试机制**：在实际操作过程中，我们设计了一套完备的异常捕获及自动重试方案，当遇到网络抖动或其他临时故障导致请求失败时，能够自动进行多次尝试直至成功，从而保证整个流程的不间断运行。 以上即是本次案例分享所涉及的一些主要技术主题。接下来将详细阐述具体实现过程，包括API调用细节、配置步骤以及注意事项等。  ### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据 在数据集成的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将深入探讨如何使用轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口来获取并加工采购入库数据。 #### 接口配置与请求参数 首先，我们需要配置元数据以便正确调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口。以下是关键的元数据配置： ```json { "api": "executeBillQuery", "effect": "QUERY", "method": "POST", "number": "FBillNo", "id": "FInStockEntry_FEntryId", "idCheck": true, "formatResponse": [ { "old": "FDate", "new": "FDate_new", "format": "date" } ], "request": [ {"field":"FInStockEntry_FEntryId","label":"FInStockEntry_FEntryId","type":"string","describe":"111","value":"FInStockEntry_FEntryId"}, {"field":"FBillNo","label":"FBillNo","type":"string","describe":"111","value":"FBillNo"}, {"field":"FDocumentStatus","label":"FDocumentStatus","type":"string","describe":"111","value":"FDocumentStatus"}, {"field":"FDate","label":"FDate","type":"string","describe":"111","value":"FDate"}, {"field":"FRealQty","label":"FRealQty","type":"string","describe":"111","value":"FRealQty"}, {"field":"FAmount","label":"FAmount","type":"string","describe":"111","value":"FAmount"} ], "otherRequest": [ {"field":"Limit","label":"Limit","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"2000"}, {"field":"StartRow","label":"StartRow","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_START_ROW}"}, {"field":"TopRowCount","label":"TopRowCount","type":"int","describe":"","value":""}, {"field":"FilterString","label":"","type":"","describe":"","value":"'{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FBillNo NOT LIKE '%CGRK%'"}, {"field":"","label":"","type":"","describe":"","value":""}, {"field":"","label":"","type":"","describe":"","value":""} ], "autoFillResponse": true } ``` #### 请求参数详解 - **api**: `executeBillQuery`，指定要调用的API。 - **effect**: `QUERY`，表示这是一个查询操作。 - **method**: `POST`，HTTP请求方法。 - **number**: `FBillNo`，用于标识单据编号。 - **id**: `FInStockEntry_FEntryId`，用于标识分录ID。 - **idCheck**: `true`，启用ID检查。 ##### 请求字段（request） 这些字段定义了我们希望从金蝶云星空获取的数据内容： - **FInStockEntry_FEntryId**: 分录ID。 - **FBillNo**: 单据编号。 - **FDocumentStatus**: 单据状态。 - **FDate**: 单据日期。 - **FRealQty**: 实际数量。 - **FAmount**: 金额。 ##### 其他请求参数（otherRequest） 这些参数用于控制查询行为和过滤条件： - **Limit**: 查询结果的分页大小，设置为2000条记录。 - **StartRow**: 查询起始行，用于分页处理。 - **FilterString**: 查询过滤条件，例如：`"{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FBillNo NOT LIKE '%CGRK%'"`。 #### 数据格式化与响应处理 在获取到原始数据后，我们可能需要对其进行一定的格式化处理。例如，将日期字段重新命名并格式化： ```json { "old": "FDate", "new": "FDate_new", "format": "date" } ``` 这个配置将原始的`FDate`字段重命名为`FDate_new`并转换为日期格式。这种处理有助于后续的数据分析和展示。 #### 调用示例 以下是一个实际调用该接口的示例代码片段： ```python import requests import json url = 'https://api.kingdee.com/executeBillQuery' headers = {'Content-Type': 'application/json'} payload = { 'FormId': 'STK_InStock', 'FieldKeys': 'FBillNo,FInStockEntry_FEntryId,FDocumentStatus,FDate,FRealQty,FAmount', 'FilterString': "{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FBillNo NOT LIKE '%CGRK%'", 'Limit': '2000', 'StartRow': '{PAGINATION_START_ROW}' } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) data = response.json() # 格式化日期字段 for entry in data: entry['FDate_new'] = format_date(entry['FDate']) print(data) ``` 在这个示例中，我们通过HTTP POST请求调用了金蝶云星空的API，并传递了必要的查询参数。响应的数据经过简单处理后输出。 #### 总结 通过上述步骤，我们成功地使用轻易云数据集成平台调用了金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，并对返回的数据进行了必要的格式化处理。这一过程展示了如何高效地进行跨系统的数据集成，为后续的数据分析和业务决策提供了坚实基础。  ### 数据集成生命周期中的ETL转换与写入 在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换，使其符合目标平台API接口所能够接收的格式，最终实现数据写入。本文将通过一个具体的技术案例，探讨如何使用轻易云数据集成平台完成这一过程。 #### 数据请求与清洗 在数据请求与清洗阶段，我们已经从金蝶采购入库查询中获取了原始数据。这些数据可能包含多种格式和结构，需要进行清洗和标准化处理，以确保其质量和一致性。 #### 数据转换与写入 在这一阶段，我们需要将清洗后的数据转换为目标平台所需的格式，并通过API接口将其写入目标平台。以下是具体的步骤和技术细节： 1. **配置元数据** 根据提供的元数据配置，我们需要设置API接口的相关参数。以下是元数据配置示例： ```json { "api": "写入空操作", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "idCheck": true } ``` 2. **定义ETL流程** 在轻易云数据集成平台上，定义ETL流程包括三个主要步骤：提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。 - **提取**：从金蝶采购入库查询中提取原始数据。 ```sql SELECT * FROM Kingdee_Purchase_Entry WHERE status = 'completed' ``` - **转换**：对提取的数据进行必要的转换，以符合目标平台API接口要求。例如，将日期格式从`YYYY-MM-DD`转换为`MM/DD/YYYY`。 ```python def transform_date_format(date_str): from datetime import datetime date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return date_obj.strftime('%m/%d/%Y') ``` - **加载**：使用POST方法，通过API接口将转换后的数据写入目标平台。 ```python import requests def load_data_to_target(data): url = "https://api.targetplatform.com/write" headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.status_code ``` 3. **执行ETL流程** 在轻易云数据集成平台上，通过可视化操作界面配置并执行上述ETL流程。实时监控每个环节的数据流动和处理状态，确保流程顺利进行。 4. **错误处理与日志记录** 在实际操作中，可能会遇到各种错误和异常情况。我们需要设置相应的错误处理机制，并记录日志以便于后续分析和排查问题。 ```python try: status_code = load_data_to_target(transformed_data) if status_code != 200: raise Exception("Failed to write data to target platform") except Exception as e: log_error(e) ``` 通过以上步骤，我们成功地将金蝶采购入库查询中的原始数据进行了ETL转换，并通过API接口将其写入了目标平台。在这个过程中，充分利用了轻易云数据集成平台提供的全透明可视化操作界面，实现了高效、可靠的数据集成。 这种方法不仅提高了业务透明度和效率，还确保了不同系统间的数据无缝对接，为企业的数据管理提供了强有力的支持。