数据集成的高效实践：从金蝶云星空到轻易云的ETL处理方案
### 金蝶云星空数据集成到轻易云平台：销售出库单查询方案
在本案例中，我们聚焦于如何将金蝶云星空系统的销售出库单数据高效、可靠地集成至轻易云数据集成平台。本次实现的方案为“销售出库单查询方案”，主要利用金蝶云星空提供的`executeBillQuery`接口来获取相关业务数据，并通过轻易云的平台特性进行处理与写入。
**确保无漏单**
首先，要确保从金蝶云星空系统中抓取的数据不漏单是我们面临的首要挑战。通过定时调度任务，利用可靠的抓取机制去调用 `executeBillQuery` 接口，对指定时间段内的所有销售出库单进行全面检索。同时，我们设计了精细化断点续传功能，以应对网络波动、服务器压力过大等导致的数据获取中断问题。
**快速批量写入**
对于大量销售出库单数据，采用轻易云集成平台的大容量、高吞吐写入API，实现了大规模并发插入功能。在保证实时性的前提下，通过批量集群处理优化提升整体导入效率，从而满足企业敏捷业务需求。
**分页与限流管理**
为了有效处理金蝶云星空接口返回的数据分页和限流问题，我们应用了一系列技术手段。针对 `executeBillQuery` 的分页结果，在每个请求完成后自动解析下一页标识符并继续请求，同时实施动态限流策略，以防止超负荷访问影响系统稳定性。这样，不仅提升了数据获取速度，还增强了兼容性和鲁棒性。
作为注重全生命周期管理和透明化操作的平台，轻易云不仅实时监控整个过程中的每一步骤，还配备丰富日志记录功能。当出现异常情况时，可以迅速定位错误原因并触发重试机制。接下来，将具体分享更多关于如何调用API及格式转换等方面内容，以及其他重要细节。
### 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，第一步至关重要，即从源系统获取数据。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空接口`executeBillQuery`，以实现销售出库单的查询和数据加工。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要配置元数据，以便正确调用金蝶云星空的API接口。根据提供的元数据配置，以下是关键字段及其含义：
- **api**: `executeBillQuery`
- **method**: `POST`
- **FormId**: `SAL_OUTSTOCK`（业务对象表单ID）
- **FieldKeys**: 需查询的字段集合
- **FilterString**: 过滤条件
- **Limit**: 最大行数
- **StartRow**: 开始行索引
#### 请求参数构建
根据元数据配置，我们需要构建请求参数。以下是一个示例请求参数构建：
```json
{
"FormId": "SAL_OUTSTOCK",
"FieldKeys": [
"FBillNo",
"FDate",
"FSaleOrgId.FNumber",
"FCustomerID.FNumber",
"FMaterialID.FNumber",
"FRealQty"
],
"FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01'",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}
```
#### 调用API接口
使用轻易云平台的HTTP请求功能，通过POST方法调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口：
```python
import requests
url = 'https://api.kingdee.com/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}
payload = {
"FormId": "SAL_OUTSTOCK",
"FieldKeys": ["FBillNo", "FDate", "FSaleOrgId.FNumber", "FCustomerID.FNumber", "FMaterialID.FNumber", "FRealQty"],
"FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01'",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
```
#### 数据清洗与转换
获取到的数据需要进行清洗和转换，以便后续处理。在轻易云平台中，可以利用内置的数据处理工具进行以下操作：
1. **字段映射**：将原始字段映射到目标系统所需的字段。例如，将`FSaleOrgId.FNumber`映射为`销售组织编号`。
2. **数据类型转换**：确保每个字段的数据类型符合目标系统要求。例如，将日期字符串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。
以下是一个简单的数据清洗示例：
```python
cleaned_data = []
for record in data:
cleaned_record = {
'单据编号': record['FBillNo'],
'日期': record['FDate'],
'销售组织编号': record['FSaleOrgId.FNumber'],
'客户编号': record['FCustomerID.FNumber'],
'物料编码': record['FMaterialID.FNumber'],
'实发数量': float(record['FRealQty'])
}
# 移除实发数量为零的记录
if cleaned_record['实发数量'] > 0:
cleaned_data.append(cleaned_record)
```
#### 写入目标系统
完成数据清洗后，可以将处理后的数据写入目标系统。这一步通常包括将清洗后的数据批量插入数据库或通过API推送到另一个系统。
```python
# 示例：将清洗后的数据写入数据库
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('sales_outstock.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS SalesOutstock (
单据编号 TEXT,
日期 TEXT,
销售组织编号 TEXT,
客户编号 TEXT,
物料编码 TEXT,
实发数量 REAL
)
''')
for record in cleaned_data:
cursor.execute('''
INSERT INTO SalesOutstock (单据编号, 日期, 销售组织编号, 客户编号, 物料编码, 实发数量)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (record['单据编号'], record['日期'], record['销售组织编号'], record['客户编号'], record['物料编码'], record['实发数量']))
conn.commit()
conn.close()
```
通过上述步骤，我们成功地从金蝶云星空获取了销售出库单的数据，并进行了必要的清洗和转换，最终写入了目标系统。这一过程展示了轻易云平台在异构系统集成中的强大能力，确保了数据处理的高效性和准确性。
### 使用轻易云数据集成平台进行销售出库单查询数据的ETL转换与写入
在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，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API接口完成这一过程。
#### 数据提取与初步清洗
首先，从源平台提取销售出库单查询相关的数据。这一阶段我们主要关注的是确保提取的数据完整且符合预期格式。假设源数据如下：
```json
[
{"order_id": "12345", "customer": "客户A", "product": "产品X", "quantity": 10, "price": 100.0},
{"order_id": "12346", "customer": "客户B", "product": "产品Y", "quantity": 5, "price": 200.0}
]
```
这些数据需要经过初步清洗，确保字段名称和数据类型的一致性。例如，将`order_id`统一为字符串类型，`quantity`和`price`统一为数值类型。
#### 数据转换
接下来是数据转换阶段。我们需要将上述清洗后的数据转换为目标平台所能接受的格式。根据元数据配置文件，目标平台API接口的配置如下：
```json
{
"api":"写入空操作",
"effect":"EXECUTE",
"method":"POST",
"idCheck":true
}
```
这意味着我们需要通过POST方法调用“写入空操作”API，并且在执行前进行ID检查。假设目标平台要求的数据格式如下：
```json
{
"operation_type": "write",
"data": [
{"id": "12345", "client_name": "客户A", "item_name": "产品X", "amount": 10, "unit_price": 100.0},
{"id": "12346", "client_name": "客户B", "item_name": "产品Y", "amount": 5, "unit_price": 200.0}
]
}
```
为了实现这一点，我们需要编写一个转换函数，将源数据映射到目标格式：
```python
def transform_data(source_data):
transformed_data = {
'operation_type': 'write',
'data': []
}
for record in source_data:
transformed_record = {
'id': record['order_id'],
'client_name': record['customer'],
'item_name': record['product'],
'amount': record['quantity'],
'unit_price': record['price']
}
transformed_data['data'].append(transformed_record)
return transformed_data
```
#### 数据写入
最后一步是将转换后的数据通过API接口写入目标平台。在此过程中，需要进行ID检查以确保每条记录的唯一性。以下是使用Python实现这一过程的示例代码：
```python
import requests
def write_to_target_platform(transformed_data):
api_url = 'https://api.qingyiyun.com/write'
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.post(api_url, json=transformed_data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("Data written successfully")
else:
print(f"Failed to write data: {response.status_code}, {response.text}")
# 主程序
source_data = [
{"order_id": "12345", "customer": "客户A", "product": "产品X",
"quantity": 10, "price": 100.0},
{"order_id":"12346","customer":"客户B","product":"产品Y",
"quantity":5,"price":200.0}
]
transformed_data = transform_data(source_data)
write_to_target_platform(transformed_data)
```
在这个过程中，我们首先定义了一个API URL，然后设置请求头为JSON格式。接着，通过POST方法将转换后的数据发送到目标平台。如果响应状态码为200，则表示数据成功写入，否则打印错误信息。
#### 小结
通过以上步骤，我们成功地实现了从源平台提取销售出库单查询相关的数据，进行了必要的ETL转换，并通过轻易云集成平台API接口将其写入目标平台。这一过程不仅确保了数据的一致性和完整性，还提高了系统间的数据交互效率。
