### 聚水潭数据集成到金蝶云星空：系统对接技术方案
为了实现仓库管理系统与企业资源规划系统的无缝对接，本案例聚焦于如何将聚水潭的数据快速高效地集成到金蝶云星空平台。通过合理配置API接口、处理分页及限流问题以及定制化的数据映射，对接过程中确保了数据传输的准确性和可靠性。
在这个技术案例中，我们采用了轻易云数据集成平台，详细探讨了如何利用其全透明可视化界面进行设置，并实时监控从聚水潭获取的数据，到最终写入金蝶云星空的全过程。其中关键步骤包括：
1. **调用聚水潭接口**: 我们使用`/open/wms/partner/query`来抓取需要同步的仓库数据。为了避免漏单情况，设计了定时任务确保周期性获取最新数据。
2. **批量写入到金蝶云星空**: 利用`batchSave` API进行大量数据的一次性交付，同时结合分页机制有效处理大规模数据传输中的性能瓶颈。
3. **解决分页和限流问题**: 针对聚水潭API接口自带的分页限制，我们制定了一套灵活的调度算法，使得在并发情况下也能保持稳定高效的数据读取速度，同时避免触碰服务端限流阀值。
4. **格式差异处理与映射**: 数据格式差异是跨平台集成常见的问题，通过轻易云提供的数据映射功能，实现两边字段的一一对应，为后续操作打下坚实基础。
5. **定制化异常处理机制**: 集成过程中不可避免会遇到各种异常状况，如网络故障或服务器错误，这些都可能导致部分数据未成功写入。在此我们设计了一套完善的错误重试机制，确保所有待同步的数据最终能够完好无损地保存至目标系统中。
本篇文章仅为开头部分，在下面会继续展开具体实施方案，包括每一个关键步骤所需配置、代码示例，以及实际运行中的注意事项等细节内容。
### 调用聚水潭接口/open/wms/partner/query获取并加工数据
在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的第一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口 `/open/wms/partner/query` 获取并加工数据。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要配置接口的元数据。根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口的基本信息如下：
- **API路径**: `/open/wms/partner/query`
- **请求方法**: `POST`
- **功能**: 查询仓库信息
- **关键字段**:
- `number`: `name`
- `id`: `wms_co_id`
- `name`: `name`
- `idCheck`: `true`
此外，请求参数包括分页信息：
```json
[
{"field":"page_index","label":"页","type":"int","value":"1"},
{"field":"page_size","label":"行","type":"int","value":"30"}
]
```
这些参数确保我们能够分页获取仓库信息，每次请求返回30条记录。
#### 数据请求与清洗
在实际操作中，我们需要通过轻易云平台发起POST请求来获取数据。以下是一个典型的请求示例：
```json
{
"page_index": 1,
"page_size": 30
}
```
发送请求后，平台会自动处理响应，并根据配置进行数据清洗和初步加工。由于我们设置了`autoFillResponse`为`true`，系统会自动填充响应中的相关字段。
#### 数据转换与写入
获取到原始数据后，需要对其进行进一步处理和转换，以便写入目标系统。在这个过程中，我们可以利用轻易云平台提供的可视化工具，对数据进行映射和转换。例如，将接口返回的数据字段映射到目标系统所需的字段格式。
假设接口返回的数据结构如下：
```json
{
"data": [
{
"wms_co_id": "12345",
"name": "仓库A"
},
{
"wms_co_id": "67890",
"name": "仓库B"
}
],
"total_count": 2
}
```
我们可以将这些数据映射到目标系统所需的格式，例如：
```json
[
{
"warehouse_id": "12345",
"warehouse_name": "仓库A"
},
{
"warehouse_id": "67890",
"warehouse_name": "仓库B"
}
]
```
#### 技术要点总结
1. **接口调用**：通过POST方法调用聚水潭接口 `/open/wms/partner/query`，获取分页仓库信息。
2. **元数据配置**：利用元数据配置，定义请求参数和响应处理规则。
3. **自动填充响应**：设置`autoFillResponse`为`true`，系统自动处理并填充响应中的相关字段。
4. **数据清洗与转换**：对原始数据进行清洗和转换，确保符合目标系统的数据格式要求。
通过上述步骤，我们实现了从聚水潭获取仓库信息并进行初步加工，为后续的数据写入和进一步处理奠定了基础。这一过程充分体现了轻易云平台在异构系统集成中的强大能力和灵活性。
### 使用轻易云数据集成平台实现ETL转换并写入金蝶云星空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，并将其转为目标平台能够接收的格式。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将聚水潭仓库查询的数据转换并写入金蝶云星空API接口。
#### 数据请求与清洗
首先，我们需要从聚水潭仓库查询获取原始数据。这一步主要涉及到对源数据的请求和清洗，确保数据质量和一致性。假设我们已经完成了这一阶段，接下来重点讨论如何将清洗后的数据进行ETL转换，并通过金蝶云星空API接口写入目标平台。
#### 元数据配置解析
根据提供的元数据配置，我们需要将源数据映射到金蝶云星空API所需的字段格式。以下是元数据配置的详细解析：
```json
{
"api": "batchSave",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"FDEPTID","label":"FID","type":"string","describe":"FID"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","describe":"编码","value":"{code}"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","describe":"名称","value":"{name}"},
{"field":"FUseOrgId_FNumber","label":"使用组织","type":"string","describe":"使用组织"},
{"field":"FCreateOrgId","label":"创建组织","type":"string","describe":"创建组织"},
{"field":"FCreatorId","label":"创建人","type":"string"},
{"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","value":"{create_date}"},
{"field":"FGroup","label":"部门分组","type":"string"},
{"field":"FFullName","label":"部门全称","type":"string"}
],
"otherRequest": [
{"field": "FormId", "label": "FormId", "type": "string", "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder", "value": "BD_Department"},
{"field": "Operation", "label": "Operation", "type": "string", "value": "BatchSave"},
{"field": "IsAutoSubmitAndAudit", "label": "IsAutoSubmitAndAudit", "type": "bool", "value": true},
{"field": "IsVerifyBaseDataField", "label": "IsVerifyBaseDataField", "type": "bool", "describe": "是否验证所有的基础资料有效性，布尔类，默认false（非必录）", "value": false}
],
"operation":{
"rowsKey": "array",
"rows": 1,
"method": "batchArraySave"
}
}
```
#### 数据转换与写入
为了实现ETL转换，我们需要按照上述元数据配置，将源平台的数据字段映射到目标平台所需的字段。以下是一个具体的映射示例：
- **FID**: 对应于源数据中的部门ID。
- **编码**: 对应于源数据中的部门编码。
- **名称**: 对应于源数据中的部门名称。
- **使用组织**: 对应于源数据中的使用组织信息。
- **创建组织**: 对应于源数据中的创建组织信息。
- **创建人**: 对应于源数据中的创建人信息。
- **创建日期**: 对应于源数据中的创建日期。
- **部门分组**: 对应于源数据中的部门分组信息。
- **部门全称**: 对应于源数据中的部门全称。
在实际操作中，我们需要编写代码来实现这一映射过程。例如：
```python
def transform_data(source_data):
transformed_data = []
for record in source_data:
transformed_record = {
'FDEPTID': record['department_id'],
'FNumber': record['department_code'],
'FName': record['department_name'],
'FUseOrgId_FNumber': record['use_org'],
'FCreateOrgId': record['create_org'],
'FCreatorId': record['creator'],
'FCreateDate': record['create_date'],
'FGroup': record['group'],
'FFullName': record['full_name']
}
transformed_data.append(transformed_record)
return transformed_data
```
#### 调用金蝶云星空API接口
完成ETL转换后，我们需要通过POST请求将转换后的数据批量保存到金蝶云星空。根据元数据配置，我们使用`batchSave` API，并设置相关参数：
```python
import requests
import json
def save_to_kingdee(transformed_data):
url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = {
'FormId': 'BD_Department',
'Operation': 'BatchSave',
'IsAutoSubmitAndAudit': True,
'IsVerifyBaseDataField': False,
'Data': transformed_data
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
if response.status_code == 200:
print('Data saved successfully.')
else:
print('Failed to save data:', response.text)
# 示例调用
source_data = [
# 假设这里是从聚水潭仓库查询获取的数据
]
transformed_data = transform_data(source_data)
save_to_kingdee(transformed_data)
```
通过上述代码，我们可以实现从聚水潭仓库查询到金蝶云星空的数据无缝对接。在实际项目中，还需要考虑异常处理、日志记录等细节，以确保整个过程的可靠性和可维护性。
综上所述，通过轻易云数据集成平台，我们能够高效地完成从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入，为业务系统提供强有力的数据支持。
