阿里宜搭数据集成到金蝶云星空：查询JY-BDS存货仓库映射表

在企业信息化建设中，数据的高效集成和管理是至关重要的一环。本文将分享一个实际的系统对接案例，通过轻易云数据集成平台，将阿里宜搭的数据无缝集成到金蝶云星空，实现了查询JY-BDS存货仓库映射表的业务需求。

背景与挑战

在本次集成项目中，我们需要从阿里宜搭获取大量的存货仓库映射数据，并将其批量写入到金蝶云星空系统中。这一过程中，我们面临以下技术挑战：

1. 高吞吐量的数据写入：确保大量数据能够快速、准确地写入金蝶云星空。
2. 实时监控与告警：提供集中监控和告警系统，实时跟踪数据集成任务的状态和性能。
3. 分页与限流处理：处理阿里宜搭接口的数据分页和限流问题，确保数据不漏单。
4. 数据格式差异：解决阿里宜搭与金蝶云星空之间的数据格式差异，实现平滑转换。

解决方案概述

为了解决上述挑战，我们设计并实施了以下解决方案：

1. API调用与数据抓取：

   • 使用阿里宜搭提供的API接口/yida_vpc/form/searchFormDatas.json定时可靠地抓取存货仓库映射表数据。
   • 通过批量请求方式，提高数据抓取效率，同时处理分页和限流问题，确保所有必要的数据都能被成功获取。

2. 自定义转换逻辑与质量监控：

   • 在轻易云平台上配置自定义的数据转换逻辑，以适应特定业务需求和目标平台的数据结构要求。
   • 实施严格的数据质量监控和异常检测机制，及时发现并处理任何潜在的数据问题。

3. 高效写入与异常重试机制：

   • 利用金蝶云星空的batchSave API接口，实现大量数据的快速写入，并确保每条记录都能准确落地。
   • 配置完善的异常处理与错误重试机制，在出现意外情况时自动进行恢复操作，保证整体流程的稳定性和可靠性。

通过以上方案，我们不仅实现了阿里宜搭到金蝶云星空的数据无缝对接，还大幅提升了整个业务流程的透明度和效率。在后续章节中，我们将详细介绍具体实施步骤及技术细节。

调用阿里宜搭接口/yida_vpc/form/searchFormDatas.json获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，第一步是调用源系统阿里宜搭接口/yida_vpc/form/searchFormDatas.json来获取数据，并进行初步加工处理。本文将详细探讨如何配置和使用该接口，以实现高效的数据集成。

配置元数据

首先，我们需要根据提供的元数据配置来设置请求参数。以下是关键字段及其说明：

• api: /yida_vpc/form/searchFormDatas.json
• method: POST
• number: textField_l2ib4q9p
• id: formInstId
• pagination:
  • pageSize: 100
• idCheck: true

请求参数包括应用ID、应用秘钥、管理员用户钉钉ID、语言、表单ID等。这些参数确保了我们能够正确地访问和查询所需的数据。

请求参数示例

{
  "appType": "APP_EQUY89HH94OVSSW0HTU0",
  "systemToken": "TL866181GQYUZ7PHZKBO33SDTHYG25YI09GVKS1",
  "userId": "16000443318138909",
  "language": "zh_CN",
  "formUuid": "FORM-5L666481G8ZZ1Q9I07GZ6BLRHTLJ3TPG4BI2L3",
  "instanceStatus": "COMPLETED",
  "currentPage": "{PAGINATION_START_PAGE}",
  "pageSize": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}",
  "originatorId": "",
  "createFrom": "",
  "createTo": "",
  "modifiedFrom": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "modifiedTo": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}

分页与限流处理

在调用阿里宜搭接口时，分页和限流是两个重要的问题。通过设置currentPage和pageSize，我们可以控制每次请求的数据量，从而避免一次性拉取大量数据导致的性能问题。同时，通过合理设置分页参数，可以确保所有数据都被完整抓取，不会漏单。

例如：

{
    ...
    "currentPage":"1", 
    ...
}

数据清洗与转换

获取到原始数据后，需要对其进行清洗与转换，以适应目标系统的需求。常见的操作包括：

1. 字段映射：将源系统中的字段映射到目标系统中的相应字段。
2. 格式转换：将日期、时间等字段转换为目标系统支持的格式。
3. 数据过滤：根据业务规则过滤掉不需要的数据。

例如，将阿里宜搭返回的数据中的日期字段从字符串格式转换为标准日期格式：

import datetime

def convert_date(date_str):
    return datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

实时监控与日志记录

为了确保整个过程的透明度和可靠性，轻易云平台提供了实时监控和日志记录功能。通过这些功能，我们可以实时跟踪每个数据集成任务的状态，及时发现并处理异常情况。例如，当某个请求失败时，可以通过日志快速定位问题并进行重试。

异常处理与错误重试机制

在实际操作中，网络波动或其他原因可能导致请求失败。因此，需要设计健壮的异常处理机制，包括错误捕获、告警通知以及自动重试。例如，当调用接口失败时，可以设置一个重试机制，在一定次数内自动重新发起请求：

import time

def fetch_data_with_retry(api_url, params, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = requests.post(api_url, json=params)
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
        except Exception as e:
            print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}")
            time.sleep(2)
    raise Exception("Failed to fetch data after multiple attempts")

通过上述步骤，我们可以高效地调用阿里宜搭接口获取并加工处理数据，为后续的数据集成奠定坚实基础。在整个过程中，合理配置元数据、有效处理分页与限流问题、实施实时监控与日志记录，以及设计健壮的异常处理机制，是确保成功的重要因素。

集成平台生命周期的第二步：数据转换与写入金蝶云星空

在数据集成过程中，数据转换与写入是至关重要的一环。本文将深入探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为金蝶云星空API接口能够接收的格式，最终写入目标平台。

数据请求与清洗

首先，从JY-BDS存货仓库映射表中查询到所需的数据。这一步通过调用阿里宜搭的接口来实现，例如/yida_vpc/form/searchFormDatas.json。在请求时需要处理分页和限流问题，以确保能够高效地抓取所有数据。

数据转换

接下来，需要对从源平台获取的数据进行ETL转换。这个过程包括数据清洗、格式转换和业务逻辑处理等步骤。根据元数据配置，我们需要将数据字段映射到金蝶云星空API所需的格式：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "number": "FBillNo",
  "pagination": {
    "pageSize": 500
  },
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "FName", "label": "名称", "type": "string"},
    {"field": "FNumber", "label": "编码", "type": "string"},
    {"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织", "type": "string", 
     "parser": {"name": "ConvertObjectParser", 
                "params": ["FNumber"]}},
    {"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织", 
     "type": "string", 
     "parser": {"name":"ConvertObjectParser",
                "params":["FNumber"]}},
    {"field":"FDescription","label":"描述","type":"string"},
    {"field":"FStockStatusType","label":"仓库类型","type":"string","value":"0,1,2,3,4,5,6,7,8"},
    {"field":"FAddress","label":"地址","type":"string"},
    {"field":"FStockProperty","label":"仓库属性","type":"string","value":"1"}
  ],
  ...
}

在这个配置中，ConvertObjectParser用于将组织ID从源平台的编码转换为目标平台所需的格式。其他字段如名称、编码、描述等直接映射即可。

写入金蝶云星空

完成数据转换后，通过调用金蝶云星空的API接口batchSave方法，将处理后的数据批量写入目标平台。这里需要注意以下几点：

1. 批量写入：配置中的rowsKey: array以及每次写入50行的数据量设置，可以提升写入效率。
2. 自动提交并审核：通过设置IsAutoSubmitAndAudit: true，确保数据在写入后自动进入审核流程，减少人工干预。
3. 基础资料验证：虽然默认不启用基础资料验证，但可以根据实际需求启用，以确保所有基础资料的有效性。

{
  ...
  "otherRequest":[
    {"field":"FormId","label":"业务对象表单Id","type":"string","value":"BD_STOCK"},
    {"field":"IsVerifyBaseDataField","label":"验证基础资料","type":"bool","value":"false"},
    {"field":"Operation","label":"执行的操作","type":"string","value":"BatchSave"},
    {"field":"IsAutoSubmitAndAudit","label":"提交并审核","type":"bool","value":"true"}
  ],
  ...
}

异常处理与监控

在整个过程中，需要实现异常处理和错误重试机制。例如，当批量写入失败时，可以记录日志并重试操作。此外，通过轻易云提供的集中监控和告警系统，实时跟踪数据集成任务的状态和性能，及时发现并处理问题。

自定义数据转换逻辑

针对特定业务需求，可以自定义数据转换逻辑。例如，将某些字段值根据业务规则进行重新计算或格式化，以适应目标平台的数据结构要求。这种灵活性使得集成方案能够更好地满足企业个性化需求。

综上所述，通过合理配置元数据和高效利用API接口，我们可以顺利完成从源平台到金蝶云星空的数据ETL转换与写入，实现不同系统间的数据无缝对接，提高业务流程的自动化程度和效率。