### 集成案例：金蝶云星空数据集成到轻易云平台
在企业信息化系统建设中，如何高效地实现不同平台间的数据对接和集成，是一个亟待解决的技术难题。本文将深入探讨“查询客户对应表”这一具体案例，通过金蝶云星空数据与轻易云平台的数据集成，展示其背后的技术细节和关键环节。
本次数据集成任务主要涉及将金蝶云星空系统中的客户数据信息，通过API接口`executeBillQuery`抓取并写入到轻易云集成平台中。为了确保数据的实时性与完整性，我们需要重点考虑以下几个方面：
1. **API调用机制**：利用金蝶云星空提供的`executeBillQuery`接口进行定时可靠的数据抓取，同时处理分页和限流问题，以保证大量客户数据能够顺利获取。
2. **数据写入性能**：使用轻易云集成平台强大的高吞吐量支持，将大批量的客户信息快速写入，并通过API `写入空操作`完成实时更新。
3. **异常处理机制**：针对可能出现的接口调用失败或网络波动，建立完善的错误重试机制以及日志记录功能，从而保障整个采集过程不漏单、不丢失任何一条重要记录。
4. **自定义转换逻辑**：由于两个系统之间存在一定的数据格式差异，因此必须配置灵活且精确的数据映射规则，以适应特定业务需求，并在必要时进行自定义转换。
借助于轻易云可视化操作界面，我们可以全面监控整个查询过程和数据流动情况，实现从源头抓取到目标写入全路径的透明管理，这极大提升了业务处理效率。与此同时，通过集中式的一体化监控系统，可以及时发现并预警潜在问题，使得维护工作更加可控、简便。
后续部分将详尽阐述该方案中每个具体实施步骤及相应代码示例，包括如何创建并执行上述流程，以及如何最大限度优化各环节性能以满足实际应用需求。
### 调用源系统金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步，调用源系统接口获取数据是至关重要的。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，获取客户对应表的数据，并进行初步加工。
#### 接口配置与请求参数
首先，我们需要了解元数据配置中的各个字段及其含义。以下是元数据配置的详细信息：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FJKYCustId",
"id": "FJKYCustId",
"request": [
{"field":"FJKYCustId","label":"吉客云客户编码","type":"string","value":"FJKYCustId"},
{"field":"FJKYCustName","label":"吉客云客户名称","type":"string","value":"FJKYCustName"},
{"field":"FCUSTNUMBER","label":"金蝶客户","type":"string","value":"FCUSTNUMBER"},
{"field":"FCustName","label":"金蝶客户名称","type":"string","value":"FCustName"},
{"field":"FBelongOrgId","label":"所属组织","type":"string","value":"FBelongOrgId.FNumber"}
],
"otherRequest": [
{"field":"Limit","label":"Limit","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"200"},
{"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":"金蝶的查询分页参数"},
{"field":"FilterString","label":"FilterString","type":"string","describe":"示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>=","value": "FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FCUSTNUMBER <>''"},
{"field": "FieldKeys", "label": "FieldKeys", "type": "array", "describe": "金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber", "value": "{MAIN_REQUEST}", "parser": {"name": "ArrayToString", "params": ","}},
{"field": "FormId", "label": "FormId", "type": "string", "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder", "value": "ke4351c4fe66946d887eb7ba39e18b3ea"}
],
"autoFillResponse": true
}
```
#### 请求参数解析
1. **基本请求字段**：
- `FJKYCustId`：吉客云客户编码
- `FJKYCustName`：吉客云客户名称
- `FCUSTNUMBER`：金蝶客户编码
- `FCustName`：金蝶客户名称
- `FBelongOrgId`：所属组织
2. **其他请求字段**：
- `Limit`：每次查询返回的数据条数，默认设置为200。
- `StartRow`：起始行，用于分页查询。
- `TopRowCount`：最大行数限制。
- `FilterString`：过滤条件，示例中设置为仅查询批准日期大于上次同步时间且客户编码不为空的数据。
- `FieldKeys`：需要返回的字段列表，通过数组转字符串处理。
- `FormId`：表单ID，指定为"ke4351c4fe66946d887eb7ba39e18b3ea"。
#### 请求示例
根据上述配置，我们可以构建一个具体的请求示例：
```json
{
"FormId": "ke4351c4fe66946d887eb7ba39e18b3ea",
"FieldKeys": ["FJKYCustId", "FJKYCustName", "FCUSTNUMBER", "FCustName",
{
field: 'FBelongOrgId',
value: 'FBelongOrgId.FNumber'
}],
// 分页参数
{
field: 'Limit',
value: '200'
},
{
field: 'StartRow',
value: '{PAGINATION_START_ROW}'
},
{
field: 'FilterString',
value: 'FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FCUSTNUMBER <>'''
}
}
```
#### 数据处理与清洗
在获取到原始数据后，我们需要对数据进行初步清洗和加工，以便后续的数据转换与写入步骤。以下是一些常见的数据清洗操作：
1. **去除空值**：
确保所有关键字段（如客户编码、客户名称等）不为空。
2. **格式转换**：
将日期、数值等字段转换为标准格式，以便后续处理。
3. **数据映射**：
根据业务需求，将源系统中的字段映射到目标系统中的相应字段。
例如，对于获取到的一条记录，可以进行如下处理：
```python
def clean_data(record):
cleaned_record = {}
# 去除空值
if not record['FCUSTNUMBER']:
return None
# 格式转换
cleaned_record['customer_id'] = record['FCUSTNUMBER']
cleaned_record['customer_name'] = record['FCustName']
# 数据映射
cleaned_record['organization'] = record['FBelongOrgId']['FNumber']
return cleaned_record
# 示例记录
record = {
'FCUSTNUMBER': 'C12345',
'FCustName': '某某公司',
'FBelongOrgId': {'FNumber': 'ORG001'}
}
cleaned_record = clean_data(record)
print(cleaned_record)
```
通过上述步骤，我们可以确保从源系统获取的数据经过初步清洗和加工后，能够顺利进入下一阶段的数据转换与写入过程。
### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换与数据写入
在数据集成生命周期的第二步中，关键任务是将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将通过一个具体的技术案例，详细探讨如何利用轻易云数据集成平台实现这一过程。
#### 数据请求与清洗
在开始ETL转换之前，首先需要从源平台获取原始数据并进行必要的清洗操作。假设我们已经完成了这一阶段，获得了结构化的数据表，例如客户信息表。
#### 数据转换与写入
接下来，我们重点关注如何将这些清洗后的数据通过ETL流程转换为目标平台所需的格式，并通过API接口写入目标平台。以下是具体步骤和技术细节：
##### 1. 配置元数据
元数据配置是ETL过程中的关键环节。根据提供的元数据配置，我们需要设置如下参数：
```json
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "number",
"id": "id",
"name": "编码",
"idCheck": true
}
```
这些参数定义了API接口的基本属性，包括请求方法、字段映射和ID检查等。
##### 2. 数据映射
根据元数据配置，将源平台的数据字段映射到目标平台所需的字段。例如：
- 源字段 `number` 映射到目标字段 `number`
- 源字段 `id` 映射到目标字段 `id`
- 源字段 `name` 映射到目标字段 `编码`
这种映射关系确保了不同系统间的数据一致性。
##### 3. API接口调用
使用POST方法调用API接口，将转换后的数据发送到目标平台。以下是一个示例代码片段，展示如何使用Python语言实现这一过程：
```python
import requests
import json
# 定义API URL和头部信息
api_url = 'https://api.targetplatform.com/execute'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer your_api_token'
}
# 定义要发送的数据
data = {
'number': source_data['number'],
'id': source_data['id'],
'编码': source_data['name']
}
# 发送POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
print('Data successfully written to target platform.')
else:
print(f'Failed to write data: {response.text}')
```
在这个代码片段中，我们首先定义了API URL和头部信息，然后构建要发送的数据字典，并使用`requests.post`方法发送POST请求。如果响应状态码为200，则表示数据成功写入目标平台。
##### 4. ID检查机制
根据元数据配置中的`idCheck`参数，我们需要在写入之前检查ID是否存在，以避免重复写入。这可以通过预先查询目标平台的数据来实现。例如：
```python
# 查询ID是否存在
check_url = f'https://api.targetplatform.com/check?id={source_data["id"]}'
check_response = requests.get(check_url, headers=headers)
if check_response.status_code == 200 and check_response.json()['exists']:
print('ID already exists, skipping write operation.')
else:
# 执行写入操作
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
```
通过这种方式，可以有效避免重复写入，提高数据的一致性和完整性。
#### 总结
通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入过程。在这个过程中，元数据配置起到了至关重要的作用，通过合理的字段映射和API调用，可以确保不同系统间的数据无缝对接。希望本文提供的技术案例能够为您在实际项目中提供参考和帮助。
