金蝶分布式调出查询：金蝶云星空到轻易云集成平台的系统对接案例
在企业信息化管理中，数据的高效流动与实时监控是实现业务敏捷的重要保障。本文分享一个实际运行中的技术案例——通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空的数据进行高效、安全地集成，以提升整体业务处理效率。
本次项目采用了“金蝶分布式调出查询”方案，主要解决如何将大量的财务、供应链相关数据从金蝶云星空系统可靠地抓取并写入到轻易云集成平台的问题。具体步骤包括通过API接口executeBillQuery批量获取数据，并利用轻易云提供的写入功能进行有效存储和处理。同时，为应对海量数据带来的挑战，我们重点关注以下技术要点：
-
高吞吐量的数据写入能力：支持大规模、多并发情况下的数据快速导入，确保在短时间内完成大批量记录的同步操作。
-
集中监控与告警机制：通过实时跟踪各个任务状态和性能指标，实现异常情况即时通知，大幅减少运维成本。
-
自定义数据转换逻辑：基于特定业务需求，对不同结构的数据进行灵活转化，以适应目标系统要求。
-
分页和限流问题处理：由于API调用频率限制及分页返回特点，通过合理设计请求策略，在保证完整性前提下提升性能。
下面我们将详细介绍该系统对接过程中的具体实现细节，包括如何调用executeBillQuery接口获取所需数据，以及将这些结果无缝输送至目标平台的方法论。
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中，调用源系统接口是数据处理生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据。
接口配置与调用
首先，我们需要配置和调用金蝶云星空的executeBillQuery接口。该接口采用POST方法，主要用于查询单据信息。以下是元数据配置的关键部分：
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FBillNo",
"id": "FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID",
"pagination": {
"pageSize": 500
},
"idCheck": true,
...
}请求参数
在请求参数中，我们需要指定查询的字段、分页参数以及过滤条件等。以下是一些关键字段及其配置：
FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID: 分录主键IDFID: 实体主键FBillNo: 单据编号FDocumentStatus: 单据状态FStockOrgID_FNumber: 调入库存组织FDate: 日期FBillTypeID: 单据类型
这些字段确保我们能够获取到所需的详细信息，并且可以根据业务需求进行进一步的数据处理。
分页与过滤条件
为了处理大规模数据，分页是必不可少的。我们可以通过以下参数实现分页：
{
"Limit": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}",
"StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}",
"TopRowCount": null,
...
}同时，我们可以设置过滤条件，例如只查询审核日期在某个时间之后的数据：
{
"FilterString": "FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'"
}字段集合与表单ID
为了确保查询结果包含所有需要的字段，我们需要指定字段集合和表单ID：
{
"FieldKeys": ["FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID", "FID", ...],
"FormId": "STK_TRANSFEROUT"
}数据清洗与转换
在获取到原始数据后，下一步是进行数据清洗和转换。这一步骤至关重要，因为它决定了最终写入目标系统的数据质量。在轻易云平台上，我们可以使用内置的工具对数据进行清洗和转换，例如：
- 去除重复记录
- 格式化日期字段
- 转换编码格式
例如，对于日期字段，可以使用如下方式进行格式化：
def format_date(date_str):
return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').strftime('%d/%m/%Y')写入目标系统
经过清洗和转换后的数据，可以通过轻易云平台无缝写入到目标系统中。这一步通常涉及到调用目标系统的API，并确保数据格式和结构符合目标系统的要求。
总结
通过上述步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据。这不仅提高了数据处理效率，还保证了数据的一致性和准确性。在实际操作中，根据具体业务需求调整参数和配置，可以进一步优化集成方案。
金蝶分布式调出查询数据的ETL转换与写入
在数据集成过程中，将源平台的数据转换为目标平台所能接收的格式是至关重要的一步。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台对金蝶分布式调出查询的数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并最终写入目标平台。
数据提取与清洗
首先，从金蝶分布式系统中提取需要的数据。假设我们已经完成了数据请求和初步清洗，得到了结构化的数据集。此时，我们需要对这些数据进行进一步的转换，以满足目标平台API接口的要求。
数据转换
根据提供的元数据配置，目标平台API接口的配置如下：
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "number",
"id": "id",
"name": "编码",
"idCheck": true
}从上述配置可以看出，目标平台API接口要求的数据字段包括number、id和name（即编码）。同时，idCheck为true，意味着在写入数据之前需要检查ID的唯一性。
为了实现这一点，我们需要对提取到的数据进行以下几步转换：
- 字段映射：将源数据中的字段映射到目标API接口所需的字段。例如，如果源数据中有一个字段叫做
item_code，我们需要将其重命名为name。 - ID检查：在写入之前，需要确保每条记录的ID是唯一的。如果发现重复ID，需要进行相应处理，例如生成新的唯一ID或跳过重复记录。
- 格式转换：确保所有字段的数据类型和格式符合目标API接口的要求。例如，如果某个字段需要是整数类型，但源数据中是字符串类型，则需要进行类型转换。
具体代码示例如下：
import requests
import json
# 假设已经提取并清洗后的源数据
source_data = [
{"item_code": "A001", "unique_id": 123, "quantity": 10},
{"item_code": "A002", "unique_id": 124, "quantity": 20},
# 更多记录...
]
# 转换后的目标数据
target_data = []
for record in source_data:
transformed_record = {
"number": record["quantity"],
"id": record["unique_id"],
"name": record["item_code"]
}
target_data.append(transformed_record)
# 检查ID唯一性
unique_ids = set()
for record in target_data:
if record["id"] in unique_ids:
raise ValueError(f"Duplicate ID found: {record['id']}")
unique_ids.add(record["id"])
# 将转换后的数据写入目标平台
api_url = 'https://api.example.com/execute'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
for record in target_data:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(record))
if response.status_code != 200:
print(f"Failed to write record: {record}")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。在这里，我们使用HTTP POST方法将每条记录发送到指定的API URL。
在实际操作中，还需考虑以下几点：
- 错误处理：如果在写入过程中发生错误，例如网络问题或服务器返回错误状态码，需要有相应的错误处理机制。
- 批量操作：如果数据量较大，可以考虑批量发送以提高效率。
- 日志记录：记录每次写入操作的日志，以便后续追踪和审计。
通过以上步骤，我们成功地将金蝶分布式调出查询的数据进行了ETL转换，并最终无缝地写入了目标平台。这一过程不仅提高了数据处理的效率，也确保了数据的一致性和完整性。
