### 吉客云供应商对接金蝶
在实施吉客云数据集成到金蝶云星空的过程中，我们遇到了诸多技术挑战，需要确保各环节的数据流动高效且无误。本文将重点分享如何通过轻易云数据集成平台，实现两个系统之间的无缝对接。
首先，API接口是整个系统对接的核心。我们采用了吉客云的`erp.vend.get`接口来获取供应商数据，并利用金蝶云星空的`batchSave` API进行批量写入。在这个过程中，我们要面对和解决多个技术难题：
1. **保证集成不漏单**：
为了确保所有待处理的数据准确完整地从吉客云传输到金蝶云星空，我们通过实时监控和日志记录，对每一次调用过程中的成功与失败进行详细跟踪。一旦发现任何异常情况，会触发错误重试机制，以此来保证数据不会遗漏，最大程度上保障业务连续性。
2. **大量数据快速写入**：
对于大规模的数据迁移任务，通过优化并行处理策略，将大量供应商信息分批打包后快速导入到金蝶云星空。这不仅提高了效率，还有效避免了网络带宽或目标系统吞吐能力的问题，使得整个操作流程更加平滑。
3. **定时可靠抓取与分页限流问题**：
我们设计了一套定时任务调度系统，每隔固定时间调用吉客云API抓取最新的数据。此外，在处理分页以及防止过载方面，则借助限流机制，有效控制请求频率及页面大小，以免因短时间内请求过多造成接口响应失常或超时问题。
4. **解决两边系统间的数据格式差异**：
吉客云和金蝶云星空双方在数据结构上有显著差异，为此实现了一系列自定义映射规则，用以转换字段名称、类型及内容格式等等，确保最终存储进目标数据库的信息与源头保持一致且符合预期。
5. **异常处理和错误重试机制**：
在实际运营中，难免会发生某些意外情况导致部分操作失败。针对这些状况，我们建立健全的异常捕获编排方案，一旦出现非正常反馈，比如HTTP状态码不是200或者执行结果提示含有error字样等，即刻启动重试流程，多次尝试仍未成功回报则标记告警等待人工干预，同时维持整体流程稳定运转，不影响其他正常事务开展。
这种细致严谨的方法使得我们能够顺利完成此次项目，从而充分展现出轻易使用优越性的同时，也为客户提供可靠高效经济之选——将复杂繁琐
### 调用吉客云接口erp.vend.get获取并加工数据的技术实现
在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一环。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云的`erp.vend.get`接口，并对获取的数据进行初步加工处理。
#### 接口调用配置
首先，我们需要根据元数据配置来设置接口调用参数。以下是元数据配置的详细信息：
```json
{
"api": "erp.vend.get",
"method": "POST",
"number": "code",
"id": "vendId",
"pagination": {
"pageSize": 50
},
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "pageIndex", "label": "页码（默认0）", "type": "string"},
{"field": "pageSize", "label": "每页页数（默认50）", "type": "string", "value": "50"},
{"field": "code", "label": "编号", "type": "string"},
{"field": "name", "label": "名称", "type": "string"},
{"field": "gmtModifiedStart", "label": "起始修改时间", "type": "string",
"value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
{"field": "gmtModifiedEnd",
"label":"结束修改时间","type":"string","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"}
]
}
```
#### 参数解析与设置
1. **API和方法**：我们使用的是`erp.vend.get` API，采用POST方法进行请求。
2. **分页处理**：每次请求的数据量为50条，通过`pageIndex`和`pageSize`字段控制分页。
3. **时间过滤**：使用`gmtModifiedStart`和`gmtModifiedEnd`字段来限定数据的时间范围，确保只获取自上次同步以来的新数据。
4. **唯一标识**：通过`vendId`字段来唯一标识供应商记录，以便后续处理。
#### 请求构建
在实际操作中，我们需要构建一个POST请求体，包含上述参数。以下是一个示例请求体：
```json
{
"pageIndex": 0,
"pageSize": 50,
"code": "",
"name":"",
"gmtModifiedStart":"2023-01-01T00:00:00Z",
"gmtModifiedEnd":"2023-10-01T00:00:00Z"
}
```
#### 数据获取与初步加工
一旦成功调用接口并获取到数据，我们需要对返回的数据进行初步加工处理。这包括但不限于以下步骤：
1. **数据清洗**：去除无效或重复的数据记录。
2. **格式转换**：将日期、数字等字段转换为目标系统所需的格式。
3. **字段映射**：根据目标系统的要求，将源系统的数据字段映射到目标字段。例如，将吉客云的供应商编号映射到金蝶系统中的相应字段。
以下是一个简单的数据清洗和格式转换示例：
```python
import json
from datetime import datetime
def clean_and_transform(data):
cleaned_data = []
for record in data:
if record['vendId'] and record['code']:
transformed_record = {
'vendor_id': record['vendId'],
'vendor_code': record['code'],
'vendor_name': record['name'],
'modified_time': datetime.strptime(record['gmtModified'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
}
cleaned_data.append(transformed_record)
return cleaned_data
# 假设response_data是从API获取到的原始数据
response_data = [...]
processed_data = clean_and_transform(response_data)
```
#### 异常处理与日志记录
在整个过程中，异常处理和日志记录也是不可忽视的重要环节。我们需要捕捉并记录每一次API调用的结果，包括成功和失败的信息，以便后续排查问题。
```python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def fetch_and_process_data():
try:
response = call_api() # 调用API函数
if response.status_code == 200:
data = response.json()
processed_data = clean_and_transform(data)
logging.info(f"Successfully processed {len(processed_data)} records.")
else:
logging.error(f"Failed to fetch data: {response.status_code}")
except Exception as e:
logging.error(f"An error occurred: {str(e)}")
fetch_and_process_data()
```
通过上述步骤，我们能够高效地调用吉客云接口获取供应商数据，并对其进行初步加工，为后续的数据转换与写入奠定基础。
### 数据集成与ETL转换：吉客云供应商对接金蝶云星空
在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经从源平台（吉客云）获取并清洗的数据，进行ETL转换，以符合目标平台（金蝶云星空API接口）的接收格式，并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台配置元数据，实现这一过程。
#### API接口与方法配置
根据元数据配置，我们使用金蝶云星空的`batchSave` API接口，通过POST方法进行数据写入。该接口支持批量保存操作，能够一次性处理多个记录。以下是具体的配置细节：
```json
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 20,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{"field": "FNumber", "label": "编码", "type": "string", "value": "{code}"},
{"field": "FName", "label": "名称", "type": "string", "value": "{name}"},
{"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织", "type": "string",
"parser": {"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},
"value":"100"},
{"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织",
"type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},
"value":"100"}
],
...
}
```
#### 请求字段解析与转换
在请求字段中，`FNumber`和`FName`分别对应供应商的编码和名称，这些字段直接从源平台的数据映射过来。而`FUseOrgId`和`FCreateOrgId`则是固定值“100”，表示使用组织和创建组织。在这里，我们使用了一个名为 `ConvertObjectParser` 的解析器，将这些字段转换为目标平台所需的格式。
#### 批量操作与验证设置
为了提高效率，采用批量操作，每次最多处理20条记录。以下是批量操作的配置：
```json
{
...
"operation":{
...
"rowsKey":"array",
...
}
}
```
此外，为了确保数据的一致性和有效性，我们启用了ID检查（idCheck: true），并配置了其他必要的请求参数：
```json
{
...
{"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_Supplier"},
{"field":"Operation","label":"执行的操作","type":"string","value":"batchSave"},
{"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":"IsAutoSubmitAndAudit","label":"提交并审核","type":"bool","value":"true"}
}
```
这些参数包括表单ID（FormId: BD_Supplier）、操作类型（Operation: batchSave）、基础资料验证选项（IsVerifyBaseDataField: false）以及自动提交和审核选项（IsAutoSubmitAndAudit: true）。
#### 实际应用案例
假设我们从吉客云获取到以下供应商数据：
```json
[
{"code": "SUP001", "name": "供应商A"},
{"code": "SUP002", "name": "供应商B"}
]
```
通过上述配置，这些数据将被转换为金蝶云星空API能够接受的格式，并通过POST请求批量写入目标系统：
```json
{
...
{
array:[
{
FNumber: 'SUP001',
FName: '供应商A',
FUseOrgId: '100',
FCreateOrgId: '100'
},
{
FNumber: 'SUP002',
FName: '供应商B',
FUseOrgId: '100',
FCreateOrgId: '100'
}
]
}
}
```
最终，通过轻易云数据集成平台实现了从吉客云到金蝶云星空的数据无缝对接，确保了数据的一致性、准确性和实时性。这一过程不仅简化了复杂的数据转换任务，还极大提升了业务效率。
