旺店通·企业奇门数据集成到金蝶云星空的技术案例分享
在企业信息化系统中,数据的高效集成和同步是实现业务流程自动化的重要环节。本案例将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台,将旺店通·企业奇门的数据无缝对接到金蝶云星空,实现cp_WK其他入库同步。
首先,我们需要解决的是如何确保从旺店通·企业奇门获取的数据不漏单。为此,我们利用了wdt.stockin.order.query接口,通过定时可靠的抓取机制,确保所有入库订单数据都能被准确获取。同时,为了处理接口的分页和限流问题,我们设计了一套智能分页抓取策略,保证在高并发情况下依然能够稳定运行。
其次,在大量数据快速写入到金蝶云星空方面,我们采用了batchSave接口,并结合高吞吐量的数据写入能力,使得大批量的数据能够迅速且准确地被导入目标系统。这不仅提升了数据处理的时效性,也确保了业务操作的连续性。
为了应对两者之间的数据格式差异,我们提供了自定义数据转换逻辑,以适应特定的业务需求和数据结构。通过可视化的数据流设计工具,整个数据转换过程变得更加直观和易于管理。此外,针对金蝶云星空对接过程中可能出现的异常情况,我们实现了一套完善的错误重试机制,确保即使在网络波动或系统故障时也能保持数据的一致性和完整性。
最后,为了全面掌握API资产的使用情况,实现资源的高效利用和优化配置,我们借助集中监控和告警系统,对整个数据集成任务进行实时跟踪。这不仅帮助我们及时发现并处理潜在问题,还极大提升了整体运维效率。
通过以上技术手段,本方案成功实现了旺店通·企业奇门与金蝶云星空之间的数据无缝对接,为企业提供了一套高效、可靠的数据集成解决方案。
调用源系统旺店通·企业奇门接口wdt.stockin.order.query获取并加工数据
在数据集成的生命周期中,第一步是调用源系统接口获取原始数据,并对其进行初步加工处理。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·企业奇门接口wdt.stockin.order.query
来实现这一过程。
接口调用与元数据配置
首先,我们需要了解wdt.stockin.order.query
接口的基本信息和参数配置。该接口采用POST请求方式,通过传递一系列参数来查询入库单信息。以下是关键的元数据配置:
{
"api": "wdt.stockin.order.query",
"method": "POST",
"number": "order_no",
"id": "stockin_id",
"pagination": {
"pageSize": 50
},
"idCheck": true,
"condition": [
[
{
"field": "operator_name",
"logic": "neq",
"value": "外部接口"
}
]
],
...
}
这些配置项定义了API的调用方式、分页策略以及过滤条件等。其中,分页大小设置为50条记录,每次请求会自动检查ID以确保不重复。
请求参数构建
为了有效地获取所需的数据,我们需要构建合适的请求参数。以下是主要的请求字段及其含义:
start_time
和end_time
: 定义查询时间范围,通常使用上次同步时间和当前时间。order_type
: 源单据类别,这里指定为6。status
,warehouse_no
,src_order_no
,stockin_no
: 可选字段,用于进一步过滤查询结果。
示例请求参数如下:
{
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
...
}
数据清洗与转换
在获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以便后续处理和写入目标系统。在此过程中,可以利用轻易云平台提供的数据质量监控和异常检测功能,确保数据的一致性和准确性。例如,可以通过自定义逻辑去除无效记录或修正格式错误。
分页与限流处理
由于可能涉及大量数据,分页机制显得尤为重要。每次请求返回50条记录,通过调整page_size
和page_no
参数实现逐页读取。同时,为避免因频繁调用导致接口限流,需要合理设置请求间隔,并在必要时实现重试机制。
{
...
"otherRequest":[
{"field":"page_size","label":"分页大小","type":"string","value":"{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"field":"page_no","label":"页号","type":"string","value":"{PAGINATION_START_PAGE}"}
]
}
实时监控与日志记录
在整个过程中,实时监控与日志记录至关重要。通过轻易云平台提供的集中监控系统,可以实时跟踪每个任务的状态和性能。一旦出现异常情况,如网络故障或数据格式错误,可及时告警并采取相应措施。
数据写入准备
经过上述步骤处理后的干净、结构化的数据,将被准备好写入目标系统(如金蝶云星空)。此时可以利用高吞吐量的数据写入能力,实现快速、高效的数据集成。
综上所述,通过合理配置元数据、构建请求参数、实施分页与限流策略,以及借助实时监控与日志记录功能,我们能够高效地从旺店通·企业奇门接口获取并加工处理所需的数据,为后续的数据转换与写入打下坚实基础。这一步骤不仅确保了数据完整性,还提升了整体业务流程的透明度和效率。
集成方案:cp_WK其他入库同步
在数据集成的第二步中,核心任务是将源平台的数据经过ETL转换,转化为目标平台金蝶云星空API接口所能够接收的格式,并最终写入目标平台。以下将详细探讨这个过程中涉及的技术细节和实现方法。
数据转换与写入
为了将旺店通·企业奇门的数据成功写入金蝶云星空,我们需要进行一系列的数据转换和处理。首先,我们需要解析从源平台获取的数据,并按照金蝶云星空API接口要求的格式进行重新组织。
配置元数据解析与转换
在配置元数据中,我们定义了多个字段,这些字段对应于金蝶云星空API所需的数据格式。以下是一些关键字段的解析和转换逻辑:
- 单据编号(FBillNo): 直接映射为
{stockin_no}
。 - 单据类型(FBillTypeID): 使用
ConvertObjectParser
进行对象转换,参数为FNumber
,固定值为QTRKD01_SYS
。 - 库存组织(FStockOrgId): 同样使用
ConvertObjectParser
,参数为FNumber
,固定值为101
。 - 日期(FDate): 直接映射为
{stockin_time}
。 - 供应商(FSUPPLIERID): 使用
ConvertObjectParser
进行对象转换,参数为FNumber
,固定值为supply_id_test-Supply
。 - 部门(FDEPTID): 使用
ConvertObjectParser
进行对象转换,参数为FNumber
,固定值为部门编码A07
. - 备注(FNOTE): 固定值
来自旺店通
.
对于明细信息部分,我们通过定义子节点来处理每一个物料的具体信息:
- 物料编码(FMATERIALID): 使用
ConvertObjectParser
, 参数为FNumber
, 值为{details_list.spec_no}
. - 零售条形码(FCMKBarCode): 直接映射.
- 收货仓库(FSTOCKID): 使用
ConvertObjectParser
, 参数为FNumber
, 值为{warehouse_no}
. - 实收数量(FQty): 直接映射
{details_list.goods_count}
. - 成本价(FPrice): 直接映射
{details_list.cost_price}
. - 备注(FEntryNote): 直接映射.
数据请求与写入操作
在完成数据转换之后,我们使用POST方法调用金蝶云星空的batchSave API接口,将处理好的数据批量写入目标平台。为了确保数据的一致性和完整性,我们可以启用以下几个关键选项:
- IsVerifyBaseDataField (验证基础资料):设置为false,以避免基础资料验证带来的延迟。
- Operation (执行的操作):设置为Save,以确保数据保存到系统中。
- IsAutoSubmitAndAudit (提交并审核):设置为true,以便自动提交并审核数据。
批量处理与性能优化
由于可能涉及大量数据,为了提升性能和确保高效处理,可以利用轻易云平台提供的批量处理能力。通过配置元数据中的rowsKey和rows参数,我们可以指定每次批量处理的数据行数,从而优化网络传输和服务器性能。
例如:
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 20,
"method": "batchArraySave"
}
这意味着我们每次会批量处理20条记录,通过这种方式,可以显著提高数据写入效率,并减少因网络波动带来的影响。
异常处理与重试机制
在实际操作过程中,不可避免地会遇到各种异常情况,例如网络故障或API调用失败。为了保证数据集成过程的可靠性,需要实现完善的异常处理和重试机制。当检测到错误时,可以记录日志并尝试重新发送请求。如果多次重试仍然失败,则需要人工干预以排查问题。
实时监控与日志记录
为了确保整个集成过程的顺利进行,可以利用轻易云平台提供的实时监控和日志记录功能。通过这些功能,可以实时跟踪每个任务的状态、性能指标以及可能出现的问题,从而及时采取措施进行调整和优化。
总结
通过上述步骤,我们可以实现从旺店通·企业奇门到金蝶云星空的数据无缝对接。在这个过程中,关键在于准确解析和转换源数据,并根据目标平台API接口要求进行组织和提交。同时,通过批量处理、异常处理、实时监控等手段,进一步提升了数据集成过程的可靠性和效率。