供应商金蝶云对接道一云的集成案例分享
在企业信息化管理中,数据的高效流动和实时监控至关重要。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例:如何将供应商金蝶云星空的数据无缝集成到道一云·七巧平台。
在这个集成方案中,我们利用轻易云数据集成平台,充分发挥其高吞吐量的数据写入能力和强大的API资产管理功能,实现了大量数据的快速处理与传输。通过executeBillQuery接口从金蝶云星空获取数据,并使用道一云·七巧提供的API进行数据写入,我们确保了整个过程中的数据完整性和时效性。
为了应对不同系统间的数据格式差异,我们采用了自定义数据转换逻辑,使得每条数据都能准确映射到目标平台。此外,通过集中监控和告警系统,我们可以实时跟踪每个数据集成任务的状态与性能,及时发现并处理任何异常情况。这不仅提高了业务透明度,也保障了系统运行的稳定性。
本次案例还特别关注如何处理分页和限流问题,以确保在大规模数据传输过程中不丢失任何关键信息。同时,通过定时可靠地抓取金蝶云星空接口的数据,我们实现了批量集成到道一云·七巧,从而提升整体业务效率。
接下来,我们将详细探讨这一集成方案中的技术细节,包括如何调用金蝶云星空接口executeBillQuery、处理分页与限流问题,以及实现道一云·七巧对接异常处理与错误重试机制等内容。
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,第一步是调用源系统接口以获取原始数据,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金蝶云星空的executeBillQuery
接口来实现这一过程。
接口配置与请求参数
首先,我们需要配置好接口的元数据,以确保能够正确地从金蝶云星空获取所需的数据。在本案例中,使用的是executeBillQuery
接口,其请求方法为POST。以下是主要的请求参数:
FormId
: 业务对象表单ID,例如供应商信息对应的是BD_Supplier
FieldKeys
: 需查询的字段key集合,通过逗号分隔FilterString
: 过滤条件,用于筛选特定的数据记录Limit
: 最大行数,用于分页控制StartRow
: 开始行索引,用于分页控制
示例请求参数配置如下:
{
"FormId": "BD_Supplier",
"FieldKeys": "FSupplierId,FNumber,FName,FCreateOrgId.FNumber,FUseOrgId.FNumber",
"FilterString": "FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}
数据抓取与分页处理
由于金蝶云星空返回的数据量可能较大,需要通过分页方式逐步抓取所有数据。每次请求时,通过调整StartRow
和Limit
参数来实现分页。例如,第一次请求时设置StartRow=0
, 第二次则设置为100,以此类推,直到没有更多数据返回。
在轻易云平台上,可以利用定时任务功能,确保定期可靠地抓取最新的数据。例如,每天凌晨执行一次同步任务,将前一天新增或更新的数据全部抓取到本地系统中。
数据清洗与转换
从金蝶云星空获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以适应目标系统(如道一云·七巧)的需求。这一步骤包括但不限于以下操作:
- 字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统中的相应字段。例如,将金蝶中的
FNumber
映射为目标系统中的编码。 - 格式转换:根据目标系统要求,对某些字段进行格式转换。例如,将日期格式从YYYY-MM-DD转换为MM/DD/YYYY。
- 异常处理:检测并处理异常值,如缺失值、无效值等。可以设置默认值或丢弃异常记录。
示例代码片段:
{
"FSupplierId": "{{source.FSupplierId}}",
"编码": "{{source.FNumber}}",
"名称": "{{source.FName}}",
...
}
实现高效的数据写入
为了确保大量数据能够快速写入到道一云·七巧,可以利用轻易云平台提供的高吞吐量写入能力。同时,通过实时监控和告警系统,及时发现并解决潜在问题,提高整体效率和稳定性。
例如,在批量写入过程中,如果出现网络波动或其他异常情况,可以触发重试机制,确保最终一致性。此外,还可以利用自定义数据转换逻辑,根据具体业务需求灵活调整处理流程。
数据质量监控与日志记录
在整个过程中,轻易云平台支持全面的数据质量监控和日志记录功能。通过这些工具,可以实时跟踪每个步骤的执行情况,并生成详细的日志报告,有助于快速定位和解决问题。
综上所述,通过合理配置元数据、有效管理分页请求、精细化的数据清洗与转换,以及高效的数据写入策略,可以顺利完成从金蝶云星空到道一云·七巧的数据集成任务。这不仅提升了业务透明度和效率,也为企业数字化转型提供了坚实保障。
将金蝶云数据转换并写入道一云·七巧API接口
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转换,并转为目标平台道一云·七巧API接口所能够接收的格式,最终写入目标平台。这一步骤至关重要,确保数据能够准确、高效地从金蝶云传输到道一云·七巧。以下将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。
数据转换逻辑
首先,我们需要明确从金蝶云获取的数据结构,以及道一云·七巧API接口所需的数据格式。以供应商信息为例,金蝶云提供的源数据可能包括供应商编号(FNumber)、供应商名称(FName)和供应商地址(FAddress)等字段。我们需要将这些字段映射到道一云·七巧API接口所需的字段格式。
元数据配置如下:
{
"api": "/plus/cgi-bin/open/applications/{applicationId}/forms/{formModelId}",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"供应商编号","label":"编码","type":"string","value":"{FNumber}"},
{"field":"供应商名称","label":"名称","type":"string","value":"{FName}"},
{"label":"地址","field":"供应商地址","type":"string","value":"{FAddress}"}
],
"otherRequest": [
{"field":"applicationId","label":"应用id","type":"string","value":"61d7dbed81cb5f7843f46112{FProvincial_FNumber}"},
{"field":"formModelId","label":"表单id","type":"string","value":"b46fb6f71fc84b95b9f3a0bf57e1698a"},
{"field":"id","label":"id","type":"string","describe":"选填(id的长度为32) 表单数据实例id"},
{"field":"version","label":"版本","type":"string","describe":"选填(必须为0)表单数据版本号(数据修改后递增)"},
{"field":"loginUserId","label":"操作用户id","type":"string","value":"a17235330e0e4d2ffcc4c9af90603c6a"}
]
}
数据清洗与转换
在进行ETL转换时,首先要进行数据清洗,确保从金蝶云获取的数据完整、正确。接着,根据上述元数据配置,将清洗后的数据字段逐一映射到目标平台所需格式。例如:
- 将
FNumber
转换为供应商编号
- 将
FName
转换为供应商名称
- 将
FAddress
转换为供应商地址
API接口调用
完成数据转换后,需要通过API接口将数据写入道一云·七巧。在此过程中,需要注意以下几点:
- 高吞吐量支持:确保大量数据能够快速写入,提高整体处理效率。
- 分页与限流处理:对于大批量的数据写入操作,需要考虑分页机制和限流策略,以避免对目标系统造成过大压力。
- 异常处理与重试机制:在调用API接口时,需设计合理的异常处理和重试机制,确保在网络波动或其他异常情况下,不会导致数据丢失。
例如,在实际调用过程中,可以通过以下方式实现:
{
"api": "/plus/cgi-bin/open/applications/61d7dbed81cb5f7843f46112/forms/b46fb6f71fc84b95b9f3a0bf57e1698a",
"method": "POST",
"data": {
"编码": "{FNumber}",
"名称": "{FName}",
"地址": "{FAddress}"
},
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
}
}
数据质量监控与告警
为了保证整个集成过程中的数据质量,需要建立完善的数据监控和告警系统。通过实时监控每个集成任务的状态和性能,可以及时发现并处理潜在问题。例如,当某个API请求失败时,可以立即触发告警,并记录详细日志以便后续分析和排查。
自定义数据映射
针对不同业务需求,我们还可以自定义数据映射逻辑。例如,如果某些业务场景下需要对特定字段进行特殊处理,可以在ETL过程中添加相应的逻辑,以满足特定需求。
综上所述,通过合理设计和实现ETL转换流程,将金蝶云的数据准确、高效地写入道一云·七巧,不仅提升了系统间的数据流转效率,也确保了业务过程中的数据一致性和完整性。