### 案例分享：金蝶云星空数据集成到轻易云平台
在某客户的项目中，我们成功地将金蝶云星空的数据集成到轻易云数据集成平台，具体方案为“Done-金蝶-客户物料对照表——空操作”。本文将重点介绍该案例中的关键技术步骤及注意事项。
首先，为了确保从金蝶云星空获取的数据不漏单，调用了executeBillQuery接口。此接口支持分页查询，有效解决大规模数据量传输过程中的性能和稳定性问题。然而，实际运行时仍需特别关注分页和限流，以避免因接口响应超时或请求频率限制导致的数据遗漏。
其次，在将获取的大量数据写入到轻易云集成平台时，通过批量处理机制极大提升了速度与效率。为了实现这一点，采用了写入API: 写入空操作。由于两者之间存在一定的数据格式差异，我们通过定制化的数据映射对接模块进行精准转换，确保所有字段都能准确对应，实现无缝衔接。
此外，在整个流程中，还设置了定时抓取功能，以便可靠且按时地从金蝶云星空拉取最新的业务数据，并实时同步至轻易云集成平台。这不仅提升了业务透明度，也保证了系统间的数据一致性。而对于任何可能出现的异常情况，则借助于轻易云的平台内建重试机制及日志记录功能，使得运维更加简便、有效。
这个案例展示了一次全面而细致的系统对接工作，不仅涵盖如何高效利用API接口来完成跨平台数据整合，也能清晰地反映出各种潜在问题以及相应解决策略。下文我们会逐步深入解释每一个技术环节，以及具体代码实现和配置方法。
### 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，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口来获取客户物料对照表的数据，并进行初步加工。
#### 接口配置与请求参数
首先，我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。以下是关键的元数据配置：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FMaterialId_FNumber",
"id": "FEntity_FEntryID",
"name": "FNumber",
"request": [
{"field":"FID","label":"FID","type":"string","describe":"FCUSTID","value":"FID"},
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"编码","value":"FBillNo"},
{"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","describe":"名称","value":"FDocumentStatus"},
{"field":"FSaleOrgId_FNumber","label":"销售组织","type":"string","describe":"创建组织","value":"FSaleOrgId.FNumber"},
{"field":"FCustomerId_FNumber","label":"客户","type":"string","describe":"使用组织","value":"FCustomerId.FNumber"},
{"field":"FModifyDate","label":"修改日期","type":"string","describe":"描述","value":"FModifyDate"},
{"field":"FModifierId_FNumber","label":"修改人","type":"string","describe":"客户类别","value":"FModifierId"},
{"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","describe":"客户分组","value":"FCreateDate"},
{"field":"FCreatorId_FNumber","label":"创建人","type":"string","describe":"销售部门","value":"FCreatorId"},
{"field":"FUseOrgId_FNumber","label":"使用组织","type":""},
...
],
"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": "",},
...
],
...
}
```
#### 请求参数解析
在上述配置中，`request`部分定义了我们需要从金蝶云星空获取的数据字段，包括单据编号、单据状态、销售组织、客户等。这些字段将用于后续的数据处理和分析。
`otherRequest`部分则定义了一些额外的请求参数，如分页参数和过滤条件。例如，`FilterString`用于指定查询条件，可以根据业务需求进行调整：
```json
{
"FilterString": {
"label": "过滤条件",
...
"value": "{PAGINATION_START_ROW}"
}
}
```
#### 调用接口
通过轻易云平台，我们可以使用POST方法调用`executeBillQuery`接口。以下是一个示例请求：
```json
{
"apiName": "/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc",
...
}
```
#### 数据清洗与转换
获取到原始数据后，我们需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。以下是一些常见的数据清洗操作：
1. **字段映射**：将原始字段映射到目标系统的字段。例如，将金蝶云星空的`FBillNo`映射到目标系统的订单编号。
2. **数据格式转换**：将日期格式统一为标准格式，确保不同系统间的一致性。
3. **去重**：删除重复记录，确保数据唯一性。
#### 示例代码
以下是一个简单的Python示例代码，用于调用接口并处理返回的数据：
```python
import requests
import json
url = 'https://your-kingdee-url/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
...
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
data = response.json()
# 数据清洗与转换
cleaned_data = []
for record in data['Result']['ResponseStatus']['SuccessEntitys']:
cleaned_record = {
'订单编号': record['FBillNo'],
'单据状态': record['FDocumentStatus'],
'销售组织': record['FSaleOrgId.FNumber'],
...
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
# 输出清洗后的数据
print(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False, indent=4))
```
通过以上步骤，我们成功地从金蝶云星空获取了客户物料对照表的数据，并进行了初步加工，为后续的数据处理奠定了基础。在实际应用中，可以根据具体业务需求进一步优化和扩展这些操作。
### 数据集成生命周期中的ETL转换：将源数据转为目标平台API格式
在数据集成的过程中，ETL（提取、转换、加载）是一个至关重要的步骤。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，最终写入目标平台的API接口。
#### API接口配置与元数据解析
首先，我们需要了解目标平台API接口的具体配置和元数据要求。在本次案例中，我们使用的是“写入空操作”API，其元数据配置如下：
```json
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
```
该配置表明我们需要通过HTTP POST方法调用“写入空操作”API，并且在执行前需要进行ID校验。
#### 数据提取与清洗
在ETL流程的第一步，我们从源平台提取数据并进行必要的清洗。假设我们从金蝶系统中提取了客户物料对照表的数据，这些数据可能包含冗余信息或格式不一致的问题。我们需要通过一系列清洗操作来确保数据的一致性和完整性。例如：
- 去除重复记录
- 标准化日期格式
- 清理无效字符
这些清洗操作可以通过轻易云的数据处理模块来实现，该模块提供了丰富的数据清洗功能，支持自定义脚本和规则。
#### 数据转换与映射
完成数据清洗后，我们进入ETL流程的第二步：数据转换。此时，我们需要将清洗后的源数据转换为目标平台API所能接收的格式。这一步通常涉及到字段映射、数据类型转换以及结构调整。
例如，假设源数据包含以下字段：
```json
{
"customer_id": "12345",
"material_code": "A001",
"quantity": 100,
"date": "2023-10-01"
}
```
而目标API要求的数据格式如下：
```json
{
"id": "12345",
"code": "A001",
"amount": 100,
"timestamp": "2023-10-01T00:00:00Z"
}
```
我们需要进行字段映射和类型转换：
1. 将`customer_id`映射为`id`
2. 将`material_code`映射为`code`
3. 将`quantity`映射为`amount`
4. 将日期格式标准化为ISO8601格式
这些转换可以通过轻易云的平台内置的转换工具来完成，也可以编写自定义脚本实现更复杂的逻辑。
#### 数据写入目标平台
完成上述步骤后，我们就可以将转换后的数据写入目标平台。根据元数据配置，我们需要通过HTTP POST方法调用“写入空操作”API，并确保在执行前进行ID校验。
以下是一个示例代码片段，展示如何使用Python调用该API：
```python
import requests
# 转换后的数据
data = {
"id": "12345",
"code": "A001",
"amount": 100,
"timestamp": "2023-10-01T00:00:00Z"
}
# API URL
url = 'https://api.targetplatform.com/execute'
# 发起POST请求
response = requests.post(url, json=data)
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to the target platform.")
else:
print(f"Failed to write data: {response.status_code}")
```
该代码片段展示了如何将转换后的JSON对象通过POST方法发送到目标API，并检查响应状态码以确认操作是否成功。
#### 小结
本文详细探讨了如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，最终写入目标平台API接口。通过理解和应用元数据配置，我们能够高效地完成从数据提取、清洗到转换和写入的全过程。这不仅提升了业务透明度和效率，也确保了不同系统间的数据无缝对接。
