### 金蝶物料集成至聚水潭产品案例
在一个典型的系统对接项目中，通过轻易云数据集成平台，我们成功实现了金蝶云星空的数据无缝对接到聚水潭。本文将详细分享如何通过调用金蝶云星空的executeBillQuery接口进行数据抓取，并采用高效、可靠的方法将大量数据批量写入聚水潭。
#### 确保不漏单 - executeBillQuery接口调用与分页处理
为了确保每一条物料信息都能够准确地从金蝶云星空获取，我们首先重点关注其executeBillQuery接口的有效使用。该接口支持多种查询条件设置，为分页和限流提供了基础保障。在实际操作中，合理设置查询参数和分页策略是关键的一步，以避免遗漏任何一条重要记录。此外，还需要针对API请求次数限制进行优化，确保在高频次调用时依然保持稳定运行。
#### 数据格式转换与映射 - 聚水潭定制化对接
不同系统之间的数据格式往往存在较大差异，这就是我们在数据集成环节面临的主要挑战之一。从金蝶云星空获取的物料数据，需要经过特定规则映射才能写入至聚水潭。通过配置自定义的数据转换脚本，我们可以精准地实现两者之间的数据格式匹配。同时，利用轻易云平台提供的全透明可视化操作界面，我们清晰地掌握每一步骤中的数据变化情况，有效降低了错误概率。
#### 快速、大规模写入 - 聚水潭产品更新API运用
一旦完成数据转换，即可利用聚水潭开放API /open/jushuitan/itemsku/upload 高效、高速地执行批量写入任务。对于海量数据处理场景，我们设计了一套分片提交机制，将大体量的数据拆分为若干小块，实现并行处理，大幅提升整体效率。这不仅加快了整个流程，而且有效避免网络传输瓶颈及服务器负载过高的问题。
如此复杂而精细的技术方案实施过程中，不可避免会遇到异常情况，如网络超时或服务拒绝等。因此，在具体实现阶段，还需加入完善的异常处理与错误重试机制，以保证系统运行过程中能够及时纠正偏差，使得整个集成过程更加稳健可靠。有赖于实时监控和日志记录功能，每一次操作痕迹都被详尽保存下来，为后续问题排查和性能调优提供坚实依据。
### 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，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口来获取并加工数据。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要配置元数据，以便正确调用金蝶云星空的API接口。以下是元数据配置的关键字段：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FNumber",
"id": "FNumber",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"FMATERIALID","label":"FMATERIALID","type":"string","describe":"111","value":"FMATERIALID"},
{"field":"FNumber","label":"FNumber","type":"string","describe":"111","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"FName","type":"string","describe":"111","value":"FName"},
// ...其他字段省略
],
"otherRequest": [
{"field":"Limit","label":"Limit","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"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}}'"},
{"field":"FieldKeys","label":"FieldKeys","type":"array","describe":"金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber"},
{"field":"FormId","label":"FormId","type":"string","describe":"必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder","value":"BD_MATERIAL"}
],
"autoFillResponse": true,
"omissionRemedy": {
"crontab": "0 * * * *",
"takeOverRequest": [
{"field": "FilterString", "value": "FApproveDate>='{{DAYS_AGO_1|datetime}}'", "type": "string", "label": "接管字段"}
]
}
}
```
#### 请求参数解析
1. **基本请求参数**：
- `FMATERIALID`, `FNumber`, `FName`等字段用于指定需要查询的物料信息。
- `FormId`为必填项，指定了表单ID，如`BD_MATERIAL`。
2. **分页参数**：
- `Limit`和`StartRow`用于控制分页查询，确保能够处理大量数据。
3. **过滤条件**：
- `FilterString`可以设置复杂的过滤条件，例如根据审批日期过滤：`"FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'"`。
4. **主键字段**：
- `FieldKeys`指定了返回结果中的主键字段。
#### 数据请求与清洗
在发起请求后，系统会返回一组物料数据。此时需要对这些数据进行清洗和转换，以便后续处理。以下是一个简单的数据清洗示例：
```python
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for item in raw_data:
cleaned_item = {
'MaterialID': item.get('FMATERIALID'),
'Number': item.get('FNumber'),
'Name': item.get('FName'),
'Specification': item.get('FSpecification'),
'Barcode': item.get('FBARCODE'),
'Description': item.get('FDescription')
}
cleaned_data.append(cleaned_item)
return cleaned_data
```
该函数从原始数据中提取所需字段，并将其转换为一个更易于处理的格式。
#### 异常处理与自动补救
在实际操作中，可能会遇到各种异常情况，例如网络故障或接口响应超时。为了确保数据集成过程的可靠性，可以配置自动补救机制：
```json
"omissionRemedy": {
"crontab": "0 * * * *",
"takeOverRequest": [
{"field": "FilterString", "value": "FApproveDate>='{{DAYS_AGO_1|datetime}}'", "type": "string", "label": "接管字段"}
]
}
```
该配置表示每小时执行一次补救任务，并使用前一天的数据作为过滤条件重新发起请求。
#### 实际应用案例
假设我们需要将金蝶云星空中的物料信息同步到聚水潭产品系统。首先，通过上述配置和调用获取物料信息，然后进行必要的数据清洗和转换，最后将清洗后的数据写入目标系统。
```python
# 获取原始数据
raw_data = execute_api_call(api="executeBillQuery", params=metadata['request'])
# 清洗数据
cleaned_data = clean_data(raw_data)
# 写入目标系统（伪代码）
for data in cleaned_data:
write_to_target_system(data)
```
通过这种方式，可以实现不同系统间的数据无缝对接，提高业务效率和透明度。
### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换：金蝶物料到聚水潭产品
在轻易云数据集成平台上，我们需要将源平台（金蝶）的物料数据转换为目标平台（聚水潭）能够接收的格式。这个过程涉及ETL（Extract, Transform, Load）操作中的“转换”和“加载”两个步骤。以下是具体的技术实现细节。
#### 1. 数据提取与清洗
首先，我们从金蝶系统中提取物料数据。假设我们已经完成了数据请求和清洗阶段，接下来我们重点关注如何将这些数据转换为聚水潭API接口所需的格式。
#### 2. 数据转换
根据提供的元数据配置，我们需要将金蝶系统中的字段映射到聚水潭API接口所需的字段。以下是具体的字段映射关系：
- `sku_id` 和 `i_id` 对应金蝶系统中的 `FNumber`
- `unit` 对应金蝶系统中的 `FBaseUnitId_FName`
- `name` 对应金蝶系统中的 `FName`
元数据配置如下：
```json
{
"api": "/open/jushuitan/itemsku/upload",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "items",
"label": "商品列表",
"type": "array",
"children": [
{
"field": "sku_id",
"label": "商品编码",
"type": "string",
"value": "{FNumber}",
"mapping": {
"target": "64a3807b7d4864662c12cee5",
"direction": "reverse"
}
},
{
"field": "i_id",
"label": "款式编码",
"type": "string",
"value": "{FNumber}",
"mapping": {
"target": "64a3807b7d4864662c12cee5",
"direction": "reverse"
}
},
{
"field": "unit",
"label": "单位",
"type": "string",
"value": "{FBaseUnitId_FName}"
},
{
"field": "name",
"label": "名称",
"type": "string",
"value": "{FName}"
}
]
}
]
}
```
#### 3. 数据写入
在完成数据转换后，我们需要将这些数据通过HTTP POST请求写入到聚水潭API接口。以下是一个示例代码片段，用于展示如何通过轻易云平台发送请求：
```python
import requests
import json
# 构建请求头
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}
# 构建请求体
data = {
'items': [
{
'sku_id': '12345',
'i_id': '12345',
'unit': '个',
'name': '商品名称'
},
# 可以添加更多商品信息
]
}
# 将数据转换为JSON格式
payload = json.dumps(data)
# 发送POST请求
response = requests.post('https://api.jushuitan.com/open/jushuitan/itemsku/upload', headers=headers, data=payload)
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
print('Data uploaded successfully.')
else:
print(f'Failed to upload data. Status code: {response.status_code}')
```
在上述代码中，我们使用Python的requests库发送HTTP POST请求，将转换后的商品信息上传至聚水潭API接口。
#### 技术要点总结
1. **字段映射**：确保源平台和目标平台之间的字段正确映射。
2. **API调用**：使用正确的HTTP方法（POST）和适当的请求头（包括认证信息）。
3. **错误处理**：检查响应状态码，确保数据上传成功，并处理可能出现的错误。
通过以上步骤，我们实现了从金蝶物料到聚水潭产品的数据ETL转换和写入，确保不同系统间的数据无缝对接。这种方法不仅提高了业务透明度和效率，还简化了跨平台的数据集成过程。
