### JY-BDS新增仓库: 吉客云数据集成到金蝶云星空技术案例 在本次技术案例中，我们将深入探讨如何通过JY-BDS方案实现吉客云和金蝶云星空之间的高效数据对接。在这个项目中，主要任务是将吉客云中的新增仓库信息无缝集成到金蝶云星空。该过程包括多个关键步骤，如API调用、数据转换、异常处理和实时监控。 首先介绍一下核心API接口：从吉客云获取数据的`erp.warehouse.get`接口，以及向金蝶云星空写入数据的`batchSave`接口。这两个API构成了数据流动的入口与出口，是整个集成流程的基石。 为了确保大规模的数据能快速写入到目标系统中，本方案支持高吞吐量的数据写入能力，使得大量新增仓库信息能够迅速被录入至金蝶平台。此外，为了避免遗漏任何一个重要的数据点，系统设置了定时可靠的抓取机制，对接吉客云接口，通过参数化调整，实现精细化调度策略。每个批次的数据都经过详细验证，以确保质量和完整性。 面对可能出现的数据格式差异问题，自定义的数据转换逻辑派上用场。根据业务需求，从兼容字段映射到复杂关系，都有相应解决手段来保证最终呈现的一致性。而针对分页和限流类型的问题，我们设计了一套完善且灵活的视频漏斗模型进行动态调优，使得即便是在大并发情况下也能稳定运行。 集中的监控和告警系统则为这一切提供保障，它不仅可以随时追踪各项任务状态，还能及时发现并处理异常情况。例如，在调用API过程中如果遇到了错误响应或超时问题，利用预设好的重试机制以及日志记录功能，可自动进行恢复操作，同时生成详细报告供后续分析使用。 总之，通过这些特性与优化措施，不仅使得整个对接流程透明清晰，也极大提升了任务执行效率，为企业带来了显著价值。下一步，我们将具体解析如何配置这些功能及其背后的实现原理，从而更好地理解这种高性能、高可靠性的跨平台整合方式。  ### 调用吉客云接口erp.warehouse.get获取并加工数据的技术案例 在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统接口是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云接口`erp.warehouse.get`，获取并加工仓库数据。 #### 接口配置与调用 首先，我们需要配置元数据以便正确调用吉客云的API接口。以下是具体的元数据配置： ```json { "api": "erp.warehouse.get", "method": "POST", "number": "warehouseCode", "id": "warehouseId", "pagination": { "pageSize": 50 }, "idCheck": true, "request": [ { "field": "pageIndex", "label": "分页页码", "type": "string" }, { "field": "pageSize", "label": "分页页数", "type": "string", "value": "50" }, { "label": "仓库编号", "field": "code", "type": "string" }, { "label": "名称", "field": "name", "type": "string" }, { "label": "起始修改时间", "field": "gmtModifiedStart", "type": "string", "_function DATE_FORMAT(DATE_ADD(NOW(),INTERVAL - 29 DAY),'%Y-%m-%d 00:00:00')" }, { "label": "结束修改时间", "field": "gmtModifiedEnd", "_function DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')" } ] } ``` #### 数据请求与清洗 在调用API时，我们需要发送一个POST请求，并传递必要的参数。根据元数据配置，分页参数`pageIndex`和`pageSize`是必需的。此外，为了获取最近一个月内的数据，我们还需要设置起始和结束修改时间。 ```python import requests import datetime # 设置请求URL和头部信息 url = 'https://api.jikecloud.com/erp.warehouse.get' headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 设置请求参数 params = { 'pageIndex': '1', 'pageSize': '50', 'gmtModifiedStart': (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=29)).strftime('%Y-%m-%d 00:00:00'), 'gmtModifiedEnd': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') } # 发起POST请求 response = requests.post(url, headers=headers, json=params) # 检查响应状态码并处理数据 if response.status_code == 200: data = response.json() else: raise Exception(f"API请求失败，状态码：{response.status_code}") ``` #### 数据转换与写入 在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续写入目标系统。在这个过程中，可以根据业务需求对字段进行映射和格式化。 ```python def transform_data(raw_data): transformed_data = [] for item in raw_data['data']: transformed_item = { 'warehouseId': item['id'], 'warehouseCode': item['code'], 'name': item['name'], 'lastModifiedTime': item['gmtModified'] } transformed_data.append(transformed_item) return transformed_data cleaned_data = transform_data(data) ``` #### 实践中的注意事项 1. **分页处理**：由于API返回的数据量可能较大，需要实现分页处理机制，确保能够完整获取所有数据。 2. **错误处理**：在实际操作中，应考虑各种可能的异常情况，如网络问题、API限流等，并设计相应的重试机制。 3. **性能优化**：对于大规模数据集成任务，可以采用异步处理方式，提高效率。 通过上述步骤，我们可以高效地调用吉客云接口`erp.warehouse.get`，并对获取的数据进行清洗和转换，为后续的数据写入做好准备。这一过程不仅提升了数据集成的透明度和效率，也为业务决策提供了可靠的数据支持。  ### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入金蝶云星空API接口 在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）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。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将源数据转换为金蝶云星空API接口所需的格式，并通过API接口将数据写入金蝶云星空。 #### API接口配置 首先，我们需要配置金蝶云星空的API接口。根据元数据配置，我们使用`batchSave` API，通过POST方法提交数据。以下是关键的元数据配置： ```json { "api": "batchSave", "method": "POST", "number": "FBillNo", "pagination": {"pageSize": 500}, "idCheck": true, "operation": {"method": "batchArraySave", "rows": 10, "rowsKey": "array"}, "request": [ {"field":"FCreateOrgId","label":"创建组织","type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{warehouseCompanyCode}"}, {"field":"FUseOrgId","label":"使用组织","type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{warehouseCompanyCode}"}, {"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"{warehouseName}"}, {"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"{warehouseCode}"}, {"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"}, {"label":"负库存","field":"FAllowMinusQty","type":"string","value":"false"}, {"label":"是否第三方仓","field":"F_DSFCC","type":"string","value":"{F_DSFCC}"} ], "otherRequest": [ {"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"}, {"field": "IsVerifyBaseDataField", "label": "验证基础资料", "type": "bool", "describe": "是否验证所有的基础资料有效性，布尔类，默认false（非必录）", "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} ] } ``` #### 数据解析与转换 在进行ETL转换时，需要特别注意字段解析和转换。例如，对于创建组织和使用组织字段，我们使用`ConvertObjectParser`解析器，将源数据中的公司代码转换为目标系统所需的格式。 ```json { “field”: “FCreateOrgId”, “parser”: { “name”: “ConvertObjectParser”, “params”: “FNumber” }, “value”: “{warehouseCompanyCode}” } ``` 类似地，其他字段如名称、编码、描述等也需要按照目标系统的要求进行相应的映射和转换。 #### 数据批量处理 为了提高效率，我们采用批量处理方式，每次提交最多500条记录。通过设置分页参数`pagination`，我们可以控制每次请求的数据量。 ```json { “pagination”: {“pageSize”: 500} } ``` 此外，通过设置`operation`参数，我们可以指定批量处理的方法和每批次处理的数据行数。 ```json { “operation”: { “method”: “batchArraySave”, “rows”: 10, “rowsKey”: “array” } } ``` #### 提交与审核 为了确保数据的一致性和完整性，在提交数据后，我们可以自动进行审核。通过设置`IsAutoSubmitAndAudit`参数为true，可以实现这一功能。 ```json { “IsAutoSubmitAndAudit”: true } ``` #### 实际应用案例 假设我们有一组仓库数据需要从源系统导入到金蝶云星空。首先，我们通过轻易云平台提取源系统的数据，然后按照上述配置进行ETL转换。最终，通过调用金蝶云星空的`batchSave` API，将转换后的数据批量写入目标系统。 例如，一个具体的数据请求可能如下： ```json { “FormId”: “BD_STOCK”, “IsVerifyBaseDataField”: false, “Operation”: “BatchSave”, “IsAutoSubmitAndAudit”: true, array: [ { FCreateOrgId: {“FNumber”: ”ORG001”}, FUseOrgId: {“FNumber”: ”ORG001”}, FName: ”仓库A”, FNumber: ”WH001”, FDescription: ”这是一个测试仓库”, FStockStatusType: ”0”, FAddress: ”北京市朝阳区”, FStockProperty: ”1”, FAllowMinusQty: ”false”, F_DSFCC: ”否” }, ... ] } ``` 通过这种方式，我们可以高效地将源系统的数据无缝对接到金蝶云星空，实现跨系统的数据集成和业务流程自动化。