聚水潭数据集成到金蝶云星空的系统对接案例分享

在本次技术案例中，我们将重点聚焦于如何利用轻易云数据集成平台，将聚水潭库内加工组装（空标签）数据无缝集成到金蝶云星空，并生成相应的组装拆卸单。通过详细解析这一流程，探讨具体API接口调用、分页处理与限流措施，以及错误重试机制等核心技术点。

首先，确保高效、准确地从聚水潭获取所需的数据是整个集成过程的关键起点。我们使用了聚水潭提供的API接口/open/jushuitan/manufacture/query来抓取待处理的数据，为保证不漏单，每次请求都设置有合理的间隔和分页策略，以适应其限流规则。同时，通过轻易云实时监控和日志记录功能，可以追踪每个请求状态并及时发现异常，从而提高了数据抓取工作的可靠性和透明度。

其次，在大量数据快速写入到金蝶云星空方面，我们采用了其提供的批量写入API batchSave。考虑到两套系统之间的数据格式差异及可能出现的不一致问题，对进入金蝶系统前的数据进行了必要转换和映射。这一过程中，自定义映射规则发挥了重要作用，确保各项数值能够被正确识别并存储。

此外，为保障该方案在实际环境下运行的稳定性，我们设计并实现了一套完善的异常处理与错误重试机制。例如，当遇到网络延迟或临时故障时，会自动进行多次尝试直至成功；在遇到不可恢复的问题时，则会启动告警通知相关人员进行人工介入，从而最大程度上降低对业务连续性的影响。

上述步骤通过配置元数据载体，实现全程透明可视化，大幅提升操作效率与项目整体执行力。在此基础上，我们将在后续部分详细阐述具体实施细节以及遇到的问题与解决方法，包括对各类特定场景下优化实践经验。如果您正面临类似需求，希望这篇文章能为您的项目提供一些实用参考。

调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例

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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口 /open/jushuitan/manufacture/query 获取并加工数据。

接口调用配置

首先，我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭的接口。以下是该接口的元数据配置：

{
  "api": "/open/jushuitan/manufacture/query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "po_id",
  "id": "po_id",
  "name": "po_id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"page_index","label":"第几页","type":"int","describe":"从1开始","value":"1"},
    {"field":"page_size","label":"每页数量","type":"int","describe":"最大不超过50","value":"30"},
    {"field":"start_time","label":"起始时间","type":"string","describe":"起始时间和结束时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与采购单号不能同时为空","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field":"end_time","label":"结束时间","type":"string","describe":"起始时间和结束时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与采购单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field":"status","label":"状态","type":"string","describe":"Creating:草拟,WaitConfirm:待审核,Confirmed:已确认,Finished:完成,Cancelled:作废，和开始时间，结束时间不能同时为空","value":"Confirmed"},
    {"field":"date_type","label":"时间类型","type":"string","describe":"默认0；0=修改时间，1=创建时间，2=加工日期","value":"2"}
  ],
  "autoFillResponse": true,
  "condition": [[{"field": "labels", "logic": "isnull"}]]
}

请求参数解析

在请求参数中，我们需要特别注意以下几个字段：

• page_index 和 page_size：用于分页控制，每次请求最多返回50条记录。
• start_time 和 end_time：用于指定查询的时间范围，必须同时存在且间隔不超过七天。
• status：指定要查询的订单状态，此处我们设置为 Confirmed 表示已确认状态。
• date_type：指定查询的时间类型，此处设置为 2 表示加工日期。

这些参数确保了我们能够准确地获取到所需的数据，并且避免了过多的数据传输导致的性能问题。

数据清洗与转换

在获取到原始数据后，需要对其进行清洗与转换，以便后续处理。轻易云平台提供了自动填充响应 (autoFillResponse) 的功能，可以简化这一过程。

例如，对于返回的数据，我们可以根据以下条件进行过滤：

"condition": [[{"field": "labels", "logic": "isnull"}]]

此条件表示仅处理那些标签为空的数据（即空标签）。这一步骤确保了我们只处理符合特定条件的数据，从而提高了数据处理的效率和准确性。

实际应用案例

假设我们需要将聚水潭中的库内加工组装单（空标签）集成到金蝶系统中作为组装拆卸单。具体步骤如下：

1. 调用接口获取数据：

   • 使用上述配置，通过轻易云平台调用 /open/jushuitan/manufacture/query 接口。
   • 获取符合条件的库内加工组装单数据。

2. 数据清洗与转换：

   • 对返回的数据进行过滤，仅保留标签为空的数据。
   • 根据业务需求，对数据字段进行必要的转换，例如日期格式、状态码等。

3. 写入目标系统：

   • 将清洗后的数据通过轻易云平台写入金蝶系统，生成对应的组装拆卸单。

通过上述步骤，我们实现了从聚水潭到金蝶系统的数据无缝对接。这不仅提高了业务处理效率，还确保了数据的一致性和准确性。

总结

本文详细介绍了如何通过轻易云平台调用聚水潭接口 /open/jushuitan/manufacture/query 获取并加工数据。通过合理配置请求参数、清洗与转换数据，以及利用平台提供的自动填充响应功能，我们能够高效地实现不同系统间的数据集成。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，为企业提供了一种高效、透明的数据处理解决方案。

轻易云数据集成平台ETL转换案例：聚水潭库内加工组装（空标签）=>金蝶组装拆卸单

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是一个关键步骤。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据转换为金蝶云星空API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

元数据配置解析

在进行ETL转换之前，我们需要理解元数据配置。这些配置定义了如何将源数据映射到目标系统的数据结构中。以下是一个具体的元数据配置示例：

{
    "api": "batchSave",
    "effect": "EXECUTE",
    "method": "POST",
    "idCheck": true,
    "request": [
        {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"{po_id}"},
        {"field":"FStockOrgId","label":"库存组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"115"},
        {"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","describe":"单据类型\nZZCX01_SYS-标准组装拆卸","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"ZZCX01_SYS"},
        {"field":"FAffairType","label":"事务类型","type":"string","describe":"事务类型\n组装：Assembly\n拆卸：Dassembly","value":"Assembly"},
        {"field":"FSubProOwnTypeIdH","label":"子件货主类型","type":"string","describe":"组织","value":"BD_OwnerOrg"},
        {"field":"FSubProOwnerIdH","label":"子件货主","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"115"},
        {"field":"FOwnerTypeIdHead","label":"成品货主类型","type":"string","describe":"多类别基础资料列表","value":"BD_OwnerOrg"},
        {"field":"FOwnerIdHead","label":"成品货主","type":"","describe":"","parser":{"name":""},"value":""},
        {"field":"","label":"","type":"","describe":"","parser":{"name":"","params":""},"value":""},
        ...
    ],
    ...
}

数据请求与清洗

首先，我们需要从源系统（如聚水潭）请求原始数据，并对其进行清洗。清洗过程包括去除无效数据、修正错误以及标准化字段格式等操作。这一步确保了后续的数据转换能够顺利进行。

数据转换与写入

接下来，我们进入关键的ETL转换步骤。以下是具体的实现过程：

1. 字段映射：

   • FBillNo 映射到 {po_id}，表示单据编号。
   • FStockOrgId 固定值 115，表示库存组织。
   • FBillTypeID 固定值 ZZCX01_SYS，表示单据类型。
   • FAffairType 固定值 Assembly，表示事务类型为组装。
   • FDate 映射到 {po_date}，表示日期。

2. 复杂对象处理：

   • 对于数组类型字段，如 FEntity 和 FSubEntity，需要进一步解析其子字段。例如：

     {
      "field": "FEntity",
      "label": "成品",
      "type": "array",
      "children": [
          {
              "field": "FMaterialID",
              "label": "物料编码",
              "type": "string",
              ...
          },
          ...
      ]
     }

   • 每个子字段都需要根据源数据进行映射和转换。

3. 调用API接口：

   • 使用POST方法调用金蝶云星空的 batchSave API，将转换后的数据发送至目标平台。
   • 配置参数如 IsAutoSubmitAndAudit 设置为 true，确保提交并审核。

示例代码

以下是一个简化的示例代码，用于展示如何实现上述过程：

import requests
import json

# 定义API URL和头信息
api_url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# 构建请求体
data = {
    'FormId': 'STK_AssembledApp',
    'IsAutoSubmitAndAudit': True,
    'IsVerifyBaseDataField': False,
    'Operation': 'Save',
    'InterationFlags': 'STK_InvCheckResult',
    'Model': {
        'FBillNo': po_id,
        'FStockOrgId': {'FNumber': 115},
        'FBillTypeID': {'FNumber': 'ZZCX01_SYS'},
        ...
    }
}

# 发送请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print('Data successfully written to Kingdee Cloud.')
else:
    print('Failed to write data:', response.text)

通过以上步骤和代码示例，我们可以成功地将源平台的数据转换并写入到金蝶云星空系统中。这不仅提高了数据处理的效率，也确保了不同系统之间的数据一致性和准确性。