### 金蝶云星空数据集成到易仓的技术案例分享 在系统对接和数据集成领域，如何确保高效、精准地处理大量异构数据，一直是一个备受关注的问题。本文将围绕“分布调出单-采购订单【供应商不为空】”这一实际运行方案，详细介绍如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空的数据无缝衔接至易仓。 #### 确保集成过程中数据不漏单 为避免任何潜在的数据遗漏，我们首先需要从金蝶云星空获取所有符合条件的分布调出单。为此，我们采用executeBillQuery接口，该接口能够精确查询到指定时间段内的全部目标记录。在轻易云平台上实时监控该过程，全程自动化操作并生成日志，以便后续追溯与验证。此外，通过定时任务定期调用该API，可以有效捕获新增和变更的数据，使得每一笔交易都完整无误。 #### 批量快速写入到易仓 当获取到所需的金蝶云星空数据之后，下一步便是将这些记录批量导入至易仓系统。这一步中我们使用syncPurchaseOrders API进行对接，同样借助于轻易云提供的大规模并发处理能力，实现了大批量、高速率的数据写入。另外，为了进一步优化性能与可靠性，每次导入前会先进行预检查，对可能出现冲突或错误的数据提前过滤，从而保障整个流程稳定顺畅。 #### 解决分页和限流问题 面对海量请求时，不仅要考虑成功响应，也必须应对分页和限流限制。通过合理设置页面大小，并结合执行频次控制策略，有效规避潜在风险。同时引入重试机制，一旦某个请求因服务器压力过大暂未成功，则会自动重新尝试直到完成，大幅提升操作成功率。 #### 实现格式转换及自定义映射 由于两个系统之间涉及不同的数据模型，因此需要进行格式转换及字段映射。在这方面，利用轻易云强大的映射功能，根据业务需求设定规则，例如把金蝶中的“供应商编号”对应调整为适配于易仓结构中的特定字段，还可以应用脚本灵活处理复杂逻辑，让每条信息准确匹配部署环境要求。 综上，通过以上技术手段，我们不仅实现了从金蝶云星空向易仓的高效率、安全、稳健的全方位数据传递，而且保证透明可视、实时监控整个工作流程。不论是在初始配置还是长期运维阶段，都能显著减少人为干预，实现智能管理，引领企业迈向更高水平的信息化建设。  ### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据 在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口获取并加工数据，以实现分布调出单-采购订单的集成。 #### 接口调用配置 首先，我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。以下是元数据配置的关键部分： ```json { "api": "executeBillQuery", "method": "POST", "number": "FBillNo", "id": "FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID", "pagination": { "pageSize": 500 }, "idCheck": true, "request": [ {"field":"FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID","label":"FEntryID","type":"string","value":"FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID"}, {"field":"FID","label":"实体主键","type":"string","value":"FID"}, {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","value":"FBillNo"}, {"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","value":"FDocumentStatus"}, {"field":"FStockOrgID_FNumber","label":"调入库存组织","type":"string","value":"FStockOrgID.FNumber"}, {"field":"FDate","label":"日期","type":"string","value":"FDate"}, {"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","value":"FBillTypeID"}, {"field":"FTransferDirect","label":"调拨方向","type":"string","value":"FTransferDirect"}, {"field":"FNOTE","label":"备注","type":"string","value":"FNOTE"}, {"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","value":"FCreateDate"}, {"field":"FApproveDate","label":"审核日期","type":"string","value":"FApproveDate"}, {"field":...} ], "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":...} ] } ``` #### 请求参数解析 在请求参数中，我们定义了多个字段，这些字段将用于构建请求体以调用`executeBillQuery`接口。关键字段包括： - `FBillNo`: 单据编号，用于唯一标识每个单据。 - `FID`: 实体主键，确保数据的一致性和完整性。 - `FSUPPLIERID_FNumber`: 对应供应商编号，确保供应商信息不为空。 - `FilterString`: 用于过滤条件，例如：`FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and F_ABCD_supplier1<>''`。 #### 分页处理 为了处理大批量数据，我们采用分页机制。通过设置`Limit`和`StartRow`参数，可以控制每次请求的数据量和起始位置。例如： ```json { "Limit": 500, "StartRow": 0 } ``` 每次请求返回500条记录，从第0行开始。通过循环递增`StartRow`值，可以逐页获取所有数据。 #### 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，以满足业务需求。例如，过滤掉无效或重复的数据，格式化日期字段等。以下是一个简单的数据清洗示例： ```python def clean_data(data): cleaned_data = [] for record in data: if record['FSUPPLIERID_FNumber'] and record['FDocumentStatus'] == 'A': cleaned_record = { '单据编号': record['FBillNo'], '供应商': record['FSUPPLIERID_FNumber'], '日期': format_date(record['FDate']), ... } cleaned_data.append(cleaned_record) return cleaned_data def format_date(date_str): # 假设日期格式为 YYYY-MM-DD，将其转换为所需格式 return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').strftime('%d/%m/%Y') ``` #### 数据写入目标系统 最后，将清洗和转换后的数据写入目标系统。这一步通常涉及调用目标系统的API接口，并确保数据格式符合目标系统要求。例如： ```python def write_to_target_system(cleaned_data): for record in cleaned_data: response = requests.post('https://target-system-api.com/endpoint', json=record) if response.status_code != 200: log_error(response.text) ``` 通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空获取并加工分布调出单-采购订单的数据，并将其无缝集成到目标系统中。这一过程不仅提高了数据处理效率，还确保了数据的一致性和准确性。  ### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入易仓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（提取、转换、加载）处理，并将其转化为目标平台能够接收的格式。本案例中，我们将数据转换为易仓API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。以下是详细的技术实现过程。 #### 1. API接口配置 在轻易云数据集成平台中，我们需要配置元数据以便与易仓API进行交互。以下是我们使用的元数据配置： ```json { "api": "syncPurchaseOrders", "method": "POST", "idCheck": true, "operation": { "method": "merge", "field": "FBillNo,FDate", "bodyName": "details", "bodySum": [], "header": ["FBillNo", "FDate", "F_ABCD_supplier1", "FDestStockID_FNumber", "F_ABCD_InvoiceNo", "F_ABCD_guihao", "F_ABCD_Base"], "body": ["FMaterialID_FNumber", "FDestStockID_FNumber", "FQty", "FOwnerIdHead", "F_ABCD_UnitPrice", "F_ABCD_InvoiceNo", "F_ABCD_guihao", "F_ABCD_BaseProperty", "F_ABCD_Base"] }, ... } ``` #### 2. 数据请求与清洗 在ETL过程中，首先需要从源系统提取原始数据，并对其进行清洗和预处理。这一步骤确保了数据的一致性和准确性，为后续的数据转换打下基础。 #### 3. 数据转换 接下来，我们需要将清洗后的数据转换为易仓API接口所能接受的格式。具体操作如下： - **字段映射**：将源系统中的字段映射到目标系统中的字段。例如，将`FBillNo`映射到采购单号，将`FDestStockID_FNumber`映射到采购仓库ID。 - **值转换**：对于某些字段，需要根据业务逻辑进行值转换。例如，对于不含税单价字段`unit_price`，我们使用以下逻辑进行转换： ```sql _function case when '{F_ABCD_UnitPrice}' ='0' then '1.0000' when '{F_ABCD_UnitPrice}' like '%.%' then '{F_ABCD_UnitPrice}' else '{F_ABCD_UnitPrice}.0000' end ``` - **数组解析**：对于数组类型的数据，如网采单号，需要使用特定的解析器进行处理： ```json {"field":"single_net_number","label":"网采单号","type":"string","describe":"网采单号（可填多个，当是否网采为1时可选填），格式：[\"101508120001\",\"101508120001\"]","value":"{F_ABCD_guihao}","parser":{"name":"StringToArray","params":","}} ``` #### 4. 数据写入 最后，将转换后的数据通过POST请求写入到易仓API接口中。以下是一个示例请求体： ```json { "action_type": "ADD", ... "productList": [ { ... "product_sku": "{F_ABCD_BaseProperty}", ... } ] } ``` #### 技术细节与注意事项 1. **异步处理**：轻易云数据集成平台支持全异步处理，确保在高并发情况下的数据传输效率。 2. **实时监控**：平台提供实时监控功能，可以随时查看数据流动和处理状态，确保每个环节都透明可见。 3. **错误处理**：在数据写入过程中，如果发生错误，需要捕获并记录日志，以便后续排查和修复。 通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换，并写入到了易仓API接口中，实现了不同系统间的数据无缝对接。这不仅提高了业务效率，还确保了数据的一致性和准确性。