金蝶云星空数据集成至聚水潭的技术案例分享
在本次系统对接中，我们主要实现了将金蝶云星空上的物料数据自动抓取并批量写入到聚水潭平台。为了确保整个过程高效、稳定，并且不漏单，我们采用了一系列定制化的方案和技术手段。
首先，为了解决从金蝶云星空大规模实时获取数据的问题，我们使用了其提供的executeBillQuery接口。这一接口具备分页功能，能够有效应对大量数据提取中的性能问题。同时，通过合理设置限流策略，避免出现API调用过频导致的服务不可用情况。在实际操作中，对于每个请求返回的数据进行解析，并根据分页信息触发后续的请求以获取完整的数据集，实现可靠且高效的数据抓取。
其次，在处理金蝶云与聚水潭之间复杂多变的数据格式差异时，采用了轻易云强大的映射功能。通过自定义脚本和规则，将金蝶云星空原始数据显示格式转换为符合聚水潭要求的标准化格式。这种方式不仅简化了开发工作量，还提高了转换过程中的可靠性和准确性。
为了保证批量数据能够快速、安全地写入至聚水潭，我们调用其API jushuitan.itemsku.upload 进行批量上传操作。针对可能出现的数据提交异常，如网络波动或接口响应超时等问题，系统设计并实现了一套完善的错误重试机制。当检测到上传失败情况时，会自动记录错误日志并启动重试流程，以最大程度保证数据的一致性和完整性。另外，通过配合定期任务调度及状态监控模块，实现整个集成处理过程透明可见，使得及时发现和解决潜在问题成为可能。
在这个具体案例中，各个环节紧密配合，从源头数据抓取得清晰透明、字段映射细致严谨，到目标平台写入稳健可靠，每一步都力求最佳。这使得我们最终达到了预期效果，不仅高效完成物料对接任务，也为未来类似项目积累了宝贵经验。
调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的第一步。本文将详细介绍如何通过金蝶云星空接口executeBillQuery获取物料数据，并进行必要的加工处理。
接口配置与请求参数
首先，我们需要配置API接口和请求参数。根据元数据配置，executeBillQuery接口采用POST方法，以下是具体的请求参数配置：
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FNumber",
"id": "FMasterId",
"pagination": {
"pageSize": 500
},
"request": [
{"field":"FMasterId","label":"id","type":"string","value":"FMasterId"},
{"field":"F_XC_DECIMAL","label":"批发价","type":"string","value":"F_XC_DECIMAL"},
{"field":"F_XC_ASSISTANT","label":"品牌-自定义","type":"string","value":"F_XC_ASSISTANT.FDATAVALUE"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"FName"},
{"field":"FSpecification","label":"规格型号","type":"string","value":"FSpecification"},
{"field":"FMnemonicCode","label":"助记码","type":"string","value":"FMnemonicCode"},
{"field":"F_XC_TEXT","label":"批准文号","type":"string","value":"F_XC_TEXT"},
{"field":"FBARCODE","label":"条码","type":"string","value":"FBARCODE"},
{"field":"FDescription","label":"描述","type":"string","value":"FDescription"},
{"field": "FilterString", "label": "过滤条件", "type": "string", "value": "FUseOrgId.fnumber='100' and F_XC_CHECKBOX =1 and FAPPROVEDATE>='{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}'"}
],
"otherRequest":[
{"field": "Limit", "label": "最大行数", "type": "string", "value": "2000"},
{"field": "StartRow", "label": "开始行索引", "type": "string"},
{"field": "TopRowCount", "label": "返回总行数", "type": "int"},
{"field": "FieldKeys", "label": "需查询的字段key集合",
"type": ["id",
"批发价",
"品牌-自定义",
"编码",
"名称",
"规格型号",
"助记码",
"批准文号",
"条码",
"描述"
]
}
]
}数据请求与清洗
在发送请求时，我们需要确保所有必要字段都已正确配置。以下是一个示例请求体：
{
"_FormId_":"",
"_Data_":{
"_FilterString_":"",
"_FieldKeys_":"",
"_Limit_":"",
"_StartRow_":"",
"_TopRowCount_":"",
"_OrderBy_":"",
"_GroupBy_":"",
"_HavingClause_":"",
"_JoinClause_":"",
"_SubQueryClause_":"",
"_DistinctClause_":"",
"_UnionClause_":"",
"_WhereClause_" : ""
}
}在接收到响应后，我们需要对数据进行清洗和转换。例如，将日期格式转换为标准格式，去除不必要的空格或特殊字符等。这些操作可以通过轻易云平台提供的数据处理工具来实现。
数据转换与写入
清洗后的数据需要进行适当的转换，以便写入目标系统。在这个过程中，可以利用轻易云平台的映射功能，将源系统的数据字段映射到目标系统对应的字段。例如：
{
"__metadata__":{
"__source__":{
"__api__":{
"__name__":"",
"__method__":"",
"__url__":"",
"__headers__":[]
},
"__data__":[]
},
"__target__":{
"__api__":{
"__name__":"",
"__method__":"",
"__url__":"",
"__headers__":[]
},
"__data__":[]
}
}
}通过这种方式，可以确保数据从源系统到目标系统的无缝对接，实现高效的数据集成。
实时监控与日志记录
为了确保数据集成过程的透明度和可追溯性，轻易云平台提供了实时监控和日志记录功能。可以实时查看每个数据处理环节的状态，并记录所有操作日志，以便后续审计和问题排查。
综上所述，通过合理配置金蝶云星空接口executeBillQuery，并结合轻易云平台的数据处理工具，可以高效地实现物料数据的获取、清洗、转换和写入，为企业的数据集成提供强有力的支持。
使用轻易云数据集成平台将源数据转换并写入聚水潭API接口
在使用轻易云数据集成平台进行数据处理时，ETL（Extract, Transform, Load）过程的第二步尤为关键。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台聚水潭API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。
数据转换配置
在进行数据转换之前，我们需要了解聚水潭API接口的元数据配置。以下是一个典型的元数据配置示例：
{
"api": "jushuitan.itemsku.upload",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "sku_id", "label": "商品编码", "type": "string", "describe": "商品编码", "value": "{FNumber}"},
{"field": "unit", "label": "单位", "type": "string", "describe": "单位", "value": "{FBaseUnitId_FName}"},
{"field": "shelf_life", "label": "保质期", "type": "string", "describe": "保质期",
"value":"_function case when '{F_XC_Integer}'=0 then '' else '{F_XC_Integer}' end"},
{"field": "i_id", "label": "款式编码", "type": "string",
"describe":"款式编码","value":"{FNumber}"},
{"field":"brand","label":"品牌，可更新","type":"string","describe":"品牌，可更新","value":"{F_XC_ASSISTANT}"},
// 更多字段...
],
// 其他请求参数...
}数据字段映射
在上述配置中，每个request对象代表一个需要传递给聚水潭API的数据字段。每个字段都包含以下属性：
field: 聚水潭API所需的字段名。label: 字段的标签，用于描述字段含义。type: 字段的数据类型，如string、integer等。describe: 字段的详细描述。value: 从源系统提取的数据映射。
例如，sku_id字段映射到源系统中的{FNumber}，表示商品编码。
特殊处理逻辑
有些字段需要特殊处理逻辑，例如：
{"field":"shelf_life","label":"保质期","type":"string","describe":"保质期",
"value":"_function case when '{F_XC_Integer}'=0 then '' else '{F_XC_Integer}' end"}这里使用了一个简单的条件判断，如果{F_XC_Integer}等于0，则返回空字符串，否则返回其值。
数据清洗与转换
在ETL过程中，清洗与转换是至关重要的一环。我们需要确保从源系统提取的数据符合目标系统的要求。例如，对于日期格式、数值类型、字符串长度等，都需要进行适当的处理和转换。
数据写入
一旦数据完成清洗和转换，我们就可以通过HTTP POST请求将其写入聚水潭API接口。以下是一个简化的Python代码示例：
import requests
import json
url = 'https://api.jushuitan.com/itemsku/upload'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
'items': [
{
'sku_id': '12345',
'unit': '件',
'shelf_life': '',
'i_id': '12345',
'brand': '某品牌',
# 更多字段...
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
print('Data uploaded successfully')
else:
print(f'Failed to upload data: {response.status_code}')在这个示例中，我们构建了一个包含多个商品信息的JSON对象，并通过HTTP POST请求将其发送到聚水潭API接口。
实时监控与错误处理
为了确保数据上传过程顺利进行，我们还需要实现实时监控和错误处理机制。例如，可以通过日志记录每次请求和响应状态，并在发生错误时及时报警或重试。
通过以上步骤，我们可以高效地将源平台的数据转换为目标平台聚水潭API接口所能接收的格式，并成功写入目标平台。这不仅提高了数据处理效率，还确保了数据的一致性和准确性。
