### MOM-CGDD-金蝶采购订单查询数据集成案例 在对接系统过程中，实现高效、可靠的数据集成一直是企业信息化建设的重要环节。本技术文章将介绍如何利用轻易云数据集成平台实现从金蝶云星空获取采购订单数据并高效写入的具体方案。 本案例中，我们的任务是通过调用金蝶云星空提供的`executeBillQuery`接口定时抓取采购订单（MOM-CGDD），并将这些数据快速、安全地批量写入到轻易云平台。为了确保整个过程能够无缝衔接且不漏单，实施了以下几个关键步骤和技术方案： 1. **API 调用与分页处理**：我们设置了周期性任务，通过轻易云的数据流设计工具进行接口调用，并使用适当的分页策略以克服查询结果数量限制问题。 2. **数据转换逻辑与映射**：由于金蝶和轻易云两者的数据结构存在差异，我们自定义了一套转换规则，使得获取到的数据能准确映射到目标数据库表中。 3. **实时监控与告警系统配置**：为确保每次抓取和写入都成功执行，将所有重要操作纳入集中监控系统，并设立告警机制及时发现异常情况。 4. **错误重试机制**：针对网络波动或服务故障导致的临时失败，我们实现了错误重试功能，以保证最大程度上减少因偶发故障带来的影响。 在全面掌握以上技术要点之后，本案例所分享的是一个真实有效且经过充分验证的解决方案，为大家展示如何通过精密设计来应对海量业务数据跨系统传输中的各种挑战。  ### 使用轻易云数据集成平台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。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，以实现采购订单查询和数据加工。 #### 接口配置与调用 首先，我们需要了解`executeBillQuery`接口的基本信息和配置参数。该接口使用POST方法进行请求，主要用于查询采购订单相关的数据。以下是该接口的元数据配置： ```json { "api": "executeBillQuery", "effect": "QUERY", "method": "POST", "number": "FBillNo", "id": "FPOOrderEntry_FEntryId", "name": "FBillNo", ... } ``` 在实际操作中，我们需要根据业务需求设置请求参数。以下是一些关键字段及其描述： - `FBillNo`: 单据编号 - `FSourceBillNo`: 源单编号 - `FBillTypeID_FNumber`: 单据类型（如标准采购订单、标准委外订单等） - `FSupplierId_FNumber`: 供应商编码 - `FDate`: 采购日期 - `FDocumentStatus`: 单据状态（如暂存、创建、审核中、已审核） #### 请求参数设置 为了准确地获取所需的数据，我们需要设置请求参数。假设我们要查询采购组织为"T02"且审批日期在最近10分钟内的所有已审核订单，可以设置如下过滤条件： ```json { "FilterString": "FPurchaseOrgId.FNumber='T02' and FApproveDate>='{{MINUTE_AGO_10|datetime}}'", ... } ``` 此外，为了提高查询效率，我们可以限制返回的最大行数和开始行索引： ```json { "Limit": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}", "StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}", ... } ``` #### 数据加工与处理 获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以满足业务需求。例如，可以对单据状态进行转换，将系统中的状态码转换为更具可读性的文本描述。 以下是一个简单的数据清洗示例，将单据状态从代码转换为文本描述： ```python def transform_document_status(status_code): status_mapping = { 'Z': '暂存', 'A': '创建', 'B': '审核中', 'C': '已审核' } return status_mapping.get(status_code, '未知状态') # 示例数据 raw_data = [ {"FBillNo": "PO12345", "FDocumentStatus": "C"}, {"FBillNo": "PO12346", "FDocumentStatus": "B"} ] # 数据清洗 cleaned_data = [] for record in raw_data: record['FDocumentStatus'] = transform_document_status(record['FDocumentStatus']) cleaned_data.append(record) print(cleaned_data) ``` 输出结果将会是： ```json [ {"FBillNo": "PO12345", "FDocumentStatus": "已审核"}, {"FBillNo": "PO12346", "FDocumentStatus": "审核中"} ] ``` #### 自动填充与补救机制 为了确保数据完整性，轻易云平台提供了自动填充响应和遗漏补救机制。例如，当定时任务执行失败时，可以通过补救机制重新发起请求，确保数据不丢失。 补救机制配置示例如下： ```json { "omissionRemedy": { "crontab": "*\/5 * * * *", ... } } ``` 该配置表示每5分钟执行一次补救任务，重新获取最近10分钟内的数据。 #### 总结 通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，可以高效地获取并加工采购订单数据。合理设置请求参数和过滤条件，并结合自动填充与补救机制，能够确保数据的准确性和完整性，为后续的数据处理和分析奠定坚实基础。  ### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台 在数据集成生命周期的第二步中，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，最终转为目标平台能够接收的格式，并通过API接口写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。 #### 1. 数据提取与清洗 在数据集成过程中，首先需要从源系统中提取数据。这一步通常涉及到连接数据库、执行SQL查询或调用API接口来获取原始数据。在提取过程中，我们需要确保数据的完整性和准确性。 ```sql SELECT * FROM purchase_orders WHERE status = 'pending'; ``` 上述SQL语句示例展示了如何从数据库中提取待处理的采购订单。提取的数据可能包含冗余信息或不符合目标平台要求的格式，因此需要进行清洗。 #### 2. 数据转换 数据转换是ETL过程中的核心步骤。在这一步，我们需要将源数据转换为目标平台所需的格式。假设我们从金蝶系统中提取了采购订单数据，接下来需要将其转换为轻易云集成平台API接口能够接收的格式。 以下是一个简单的数据转换示例： ```python def transform_data(source_data): transformed_data = [] for record in source_data: transformed_record = { "order_id": record["id"], "order_date": record["date"], "supplier_name": record["supplier"], "total_amount": record["amount"] } transformed_data.append(transformed_record) return transformed_data ``` 上述Python代码示例展示了如何将源数据字段映射到目标平台所需的字段名称和格式。这一步骤确保了数据的一致性和兼容性。 #### 3. 数据写入 在完成数据转换后，下一步是通过API接口将转换后的数据写入目标平台。根据提供的元数据配置，我们使用POST方法向轻易云集成平台发送请求，并执行写入操作。 元数据配置如下： ```json { "api": "写入空操作", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "idCheck": true } ``` 基于上述配置，我们可以编写如下代码来实现API调用： ```python import requests def write_to_target_platform(transformed_data): url = "https://api.qingyiyun.com/write" headers = {"Content-Type": "application/json"} for record in transformed_data: response = requests.post(url, json=record, headers=headers) if response.status_code == 200: print(f"Record {record['order_id']} written successfully.") else: print(f"Failed to write record {record['order_id']}: {response.text}") # 示例调用 source_data = [ {"id": 1, "date": "2023-10-01", "supplier": "Supplier A", "amount": 1000}, {"id": 2, "date": "2023-10-02", "supplier": "Supplier B", "amount": 1500} ] transformed_data = transform_data(source_data) write_to_target_platform(transformed_data) ``` 上述代码展示了如何使用Python脚本通过POST方法向轻易云集成平台发送HTTP请求，将转换后的采购订单数据写入目标系统。在实际应用中，可以根据具体需求对错误处理和日志记录进行进一步优化。 #### 4. 接口特性与注意事项 在使用API接口进行数据写入时，需要注意以下几点： 1. **身份验证**：确保API请求包含必要的身份验证信息，如API密钥或OAuth令牌，以保证安全性。 2. **错误处理**：在实际生产环境中，应对可能出现的错误情况进行详细处理，如网络超时、权限不足等。 3. **批量处理**：对于大规模的数据写入，可以考虑批量处理以提高效率，同时避免频繁的网络请求导致性能瓶颈。 通过以上步骤，我们实现了从源系统到目标平台的数据ETL转换与写入过程。这一过程不仅提高了数据处理效率，还确保了不同系统间的数据一致性和兼容性。