### 金蝶云星空与轻易云集成平台的系统对接实例——查询仓库
在本技术案例中，我们将深度解析如何通过轻易云数据集成平台，实现金蝶云星空的数据高效、可靠地对接，并具体分享一个名为"查询仓库"的实际运行方案。该方案主要涉及多个关键技术点，包括API接口调用、数据处理和异常处理等。
首先，在实现数据从金蝶云星空到轻易云集成平台的无缝衔接方面，executeBillQuery接口扮演着至关重要的角色。我们利用此接口来获取所需业务数据，例如库存信息。在执行过程中，为确保数据不漏单，我们采取了定时任务调度机制，通过周期性调用executeBillQuery接口精准抓取最新的数据变化。
大量实时同步的数据需要迅速且安全地写入到轻易云集成平台，这就用到了批量写入操作和分页处理。在这里，我们综合运用了并发编程技术，使大规模的数据传输变得更加流畅。同时，对每一批次操作进行了细致监控，一旦发生操作失败，则启动错误重试机制，以保证最终一致性的维护。此外，针对不同系统之间的数据格式差异，采用了定制化的数据映射规则，将金蝶云星空返回的数据准确转换为适用于轻易云的平台标准格式。
为了进一步提高整体过程的透明度和可控性，我们还添加了实时监控与日志记录功能。这不仅有助于及时发现潜在问题，还能为后续优化提供宝贵依据。
上述流程中的一些核心步骤及其背后的设计理念，如详细描述API调用、精确控制限流以及实现高效监听机制等，将在随后的章节中逐步展开介绍。其中，还包含如何有效应对各种实际环境下可能遇到的问题，为读者提供具有实操价值的方法论指导。
### 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`接口来查询仓库数据，并对其进行初步加工。
#### 接口配置与请求参数
首先，我们需要配置元数据，以便正确调用金蝶云星空的API。以下是元数据配置的关键部分：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FNumber",
"id": "FStockId",
"pagination": {
"pageSize": 100
},
"request": [
{"field":"FStockId","label":"id","type":"string","value":"FStockId"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"FName"},
{"field":"FGroup","label":"分组","type":"string","value":"FGroup"},
{"label":"使用组织","field":"FUseOrgId","type":"string","value":"FUseOrgId.FNumber"}
],
"otherRequest": [
{"field":"Limit","label":"最大行数","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"field":"StartRow","label":"开始行索引","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_START_ROW}"},
{"field":"TopRowCount","label":"返回总行数","type":"int"},
{"field":"FilterString","label":"过滤条件","type":"string", "describe": "示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'", "value": "FAuditDate>=to_date('{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')"},
{"field": "FieldKeys", "label": "需查询的字段key集合", "type": "array", "describe": "金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber", "parser":{"name": "ArrayToString", "params": ","}},
{"field": "FormId", "label": "业务对象表单Id", "type": "string", "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder", "value": "BD_STOCK"}
]
}
```
#### 请求构建
根据上述元数据配置，我们需要构建一个POST请求来调用`executeBillQuery`接口。请求体应包含以下关键字段：
1. **FormId**: 表单ID，固定为"BD_STOCK"。
2. **FieldKeys**: 查询字段集合，如"FStockId,FNumber,FName,FGroup,FUseOrgId.FNumber"。
3. **FilterString**: 查询条件，如"FAuditDate>=to_date('{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')"。
4. **Limit**和**StartRow**: 分页参数，分别表示每页记录数和起始行索引。
示例请求体如下：
```json
{
"FormId": "BD_STOCK",
"FieldKeys": ["FStockId", "FNumber", "FName", "FGroup", "FUseOrgId.FNumber"],
"FilterString": "",
// 分页参数
{
{PAGINATION_PAGE_SIZE}:100,
{PAGINATION_START_ROW}:0
}
}
```
#### 数据清洗与转换
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。以下是一些常见的数据清洗操作：
1. **字段重命名**：将原始字段名转换为更具可读性的名称。例如，将`FStockId`重命名为`id`，将`FNumber`重命名为`编码`等。
2. **数据类型转换**：确保所有字段的数据类型符合预期。例如，将字符串类型的日期转换为标准日期格式。
3. **过滤无效数据**：移除不符合业务规则的数据记录。
示例代码如下：
```python
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for record in raw_data:
cleaned_record = {
'id': record['FStockId'],
'编码': record['FNumber'],
'名称': record['FName'],
'分组': record['FGroup'],
'使用组织': record['FUseOrgId.FNumber']
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data
```
#### 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靠性，实时监控和日志记录是必不可少的。通过轻易云平台提供的监控工具，可以实时查看API调用状态、数据流动情况以及处理结果。此外，还可以设置告警机制，当出现异常情况时及时通知相关人员。
示例日志记录代码如下：
```python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def log_api_call(status, response):
if status == 'success':
logging.info(f"API call successful: {response}")
else:
logging.error(f"API call failed: {response}")
# 示例调用
status, response = call_api()
log_api_call(status, response)
```
通过上述步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空接口获取仓库数据，并对其进行初步加工，为后续的数据处理打下坚实基础。
### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台的技术案例
在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是关键步骤之一。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台轻易云集成平台API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。
#### 数据请求与清洗
在数据请求与清洗阶段，我们首先从源系统中提取原始数据。假设我们需要从一个仓库管理系统中提取库存数据，这些数据可能包含产品ID、名称、数量、位置等信息。提取的数据通常是非结构化或半结构化的，需要进行清洗和标准化处理。
```python
import requests
# 示例：从仓库管理系统提取原始数据
response = requests.get('http://warehouse-system/api/inventory')
raw_data = response.json()
# 数据清洗
cleaned_data = []
for item in raw_data:
if 'product_id' in item and 'quantity' in item:
cleaned_data.append({
'product_id': item['product_id'],
'name': item.get('name', 'Unknown'),
'quantity': item['quantity'],
'location': item.get('location', 'Unknown')
})
```
#### 数据转换
在数据转换阶段，我们需要将清洗后的数据转换为目标平台所能接受的格式。根据元数据配置，目标平台API接口要求使用POST方法，并且需要进行ID检查（idCheck: true）。
```python
def transform_data(cleaned_data):
transformed_data = []
for item in cleaned_data:
transformed_item = {
"id": item['product_id'],
"attributes": {
"name": item['name'],
"quantity": item['quantity'],
"location": item['location']
}
}
transformed_data.append(transformed_item)
return transformed_data
transformed_data = transform_data(cleaned_data)
```
#### 数据写入目标平台
最后一步是将转换后的数据通过API接口写入到目标平台。根据元数据配置，我们使用POST方法，并确保每个记录都有唯一的ID。
```python
import json
def write_to_target_platform(transformed_data):
url = "http://target-platform/api/write"
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
for record in transformed_data:
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(record))
if response.status_code != 200:
print(f"Failed to write record {record['id']}: {response.text}")
else:
print(f"Successfully wrote record {record['id']}")
write_to_target_platform(transformed_data)
```
#### 关键技术点解析
1. **API接口调用**：在整个ETL过程中，API接口调用是核心部分。我们使用Python的`requests`库进行HTTP请求操作，包括GET和POST方法。
2. **元数据配置**：通过元数据配置，我们可以灵活地定义API接口的调用方式和参数要求。例如，在本案例中，我们通过`{"api":"写入空操作","method":"POST","idCheck":true}`配置了API调用方式。
3. **ID检查**：在写入目标平台之前，我们确保每个记录都有唯一的ID。这一步至关重要，因为它保证了数据的一致性和完整性。
通过上述步骤，我们成功地实现了从源系统到目标平台的数据ETL过程。这种方法不仅提高了数据处理效率，还确保了每个环节的透明度和可追溯性，为业务决策提供了坚实的数据支持。
