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:
{
"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。
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。
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
- 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。
- 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。
- 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:
{
"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。
{
“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。
{
“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。
{
“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。
{
“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:
{
“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。