### 金蝶云星空数据集成到轻易云：CRM-KHWL-客户物料对应表拉取
在企业应用系统的高效运行中，跨平台的数据集成扮演着至关重要的角色。本文我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空系统中的客户物料对应表（方案名称：CRM-KHWL-客户物料对应表拉取）成功对接，并实现高效的数据处理与监控。
#### 背景
金蝶云星空作为一个先进的企业管理软件，提供了丰富的API接口供开发者使用。其中`executeBillQuery`是一个常用接口，用于执行各种复杂的数据查询操作。而在本次案例中，我们主要聚焦于通过该接口，实现对客户物料对应表数据的提取，并将其可靠地传输到轻易云数据集成平台进行后续处理。
#### 技术方案概述
1. **定时抓取和稳定性保障**：为了确保所需数据不漏单，我们设置了定时任务，利用金蝶云星空提供的`executeBillQuery` API对目标数据进行定期抓取。同时，为应对网络波动及其他不确定因素引发的问题，采用了错误重试机制。
2. **分页与限流处理**：由于大多数API调用都存在请求频率限制，我们针对分页和限流问题制定了一套完整策略，保证批量数据能够平稳、高效地拉取并写入到轻易云的平台上。
3. **自定义转换逻辑与格式差异**：我们基于业务需求，对拉取得来的原始数据进行了必要转化，使之符合轻易云平台对于输入格式及结构上的要求。这部分工作借助了可视化的数据流设计工具，大幅提升了可操作性和维护方便度。
4. **实时监控和异常检测**：整个过程中，通过集中监控告警功能，对每个环节状态进行实时跟踪。任何潜在异常都会触发预设告警机制，以便技术人员及时响应并纠正，从而最大程度降低业务影响。
5. **高吞吐量支持**：为了满足大量历史及新增记录快速写入需求，本次集成充分利用了高吞吐能力模块，有力支撑起海量用户行为信息持续、稳定地进入分析体系内。
以下内容将详细展开上述关键点，并结合具体代码实例展示实际项目中的最佳实践。我们会深入介绍从接入层面的基本配置，到实操层面的高级技巧，希望能为从事同类工作的专业人士提供宝贵参考。
### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据
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金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，获取并加工客户物料对应表的数据。
#### 接口配置与请求参数
首先，我们需要配置元数据，以便正确调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口。以下是元数据配置的详细内容：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FBillNo",
"id": "FEntity_FEntryID",
"name": "FBillNo",
"request": [
{"field":"FID","label":"FID","type":"string","value":"FID"},
{"field":"FBillNo","label":"FBillNo","type":"string","value":"FBillNo"},
{"field":"FName","label":"FName","type":"string","value":"FName"},
{"field":"FSaleOrgId","label":"FSaleOrgId","type":"string","value":"FSaleOrgId.fnumber"},
{"field":"FEntity_FEntryID","label":"FEntity_FEntryID","type":"string","value":"FEntity_FEntryID"},
{"field":"FMaterialId","label":"FMaterialId.fnumber","type":"string","value":"FMaterialId.fnumber"},
{"field":"FCustMatNo","label":"FCustMatNo","type":"string","value":"FCustMatNo"},
{"field":"FCustMatName","label":"FCustMatName","type":"string","value":"FCustMatName"},
{"field":"F_FCustMatUom","label":"F_FCustMatUom","type":"string","value":"F_FCustMatUom"}
],
"otherRequest": [
{"field": "Limit", "label": "最大行数", "type": "string", "describe": "最大行数", "value": "2000"},
{"field": "StartRow", "label": "开始行索引", "type": "string", "describe": "开始行索引", "value": "{PAGINATION_START_ROW}"},
{"field": "TopRowCount", "label": "返回总行数", "type": "int", "describe": "返回总行数"},
{"field": "FilterString",
"label":
"过滤条件",
"type":
"string",
"describe":
"过滤条件",
"value":
"FCreatorId.fname='SIHUAUSER2' and FModifyDate>={{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
},
{"field":
"FieldKeys",
"label":
"需查询的字段key集合",
"type":
"array",
"describe":
"需查询的字段key集合",
"parser":
{
"name":
""ArrayToString"",
""params"": ""
}
},
{
""field"": ""FormId"",
""label"": ""业务对象表单Id"",
""type"": ""string"",
""describe"": ""业务对象表单Id"",
""value"": ""SAL_CustMatMapping""}
],
autoFillResponse: true
}
```
#### 请求参数解析
1. **基本请求参数**：
- `FID`, `FBillNo`, `FName`, `FSaleOrgId`, `FEntity_FEntryID`, `FMaterialId`, `FCustMatNo`, `FCustMatName`, `F_FCustMatUom`：这些字段用于指定需要查询的数据字段。
2. **其他请求参数**：
- `Limit`: 最大行数，设置为2000。
- `StartRow`: 开始行索引，用于分页。
- `TopRowCount`: 返回总行数。
- `FilterString`: 过滤条件，这里设置为创建者为`SIHUAUSER2`且修改日期大于上次同步时间。
- `FieldKeys`: 查询字段key集合，通过解析器将数组转换为字符串。
- `FormId`: 业务对象表单ID，设置为`SAL_CustMatMapping`。
#### 数据请求与清洗
通过上述配置，我们可以发送POST请求到金蝶云星空的`executeBillQuery`接口。以下是一个示例请求：
```json
{
"_api_":"",
"_effect_":"",
"_method_":"",
"_number_":"",
"_id_":"",
"_name_":"",
}
```
在接收到响应后，需要对数据进行清洗和加工。例如，将日期格式统一、去除无效字符、处理缺失值等操作。这些步骤确保了数据的一致性和完整性，为后续的数据转换与写入奠定基础。
#### 实践案例
假设我们需要从金蝶云星空中拉取客户物料对应表的数据，并将其整合到CRM系统中。具体步骤如下：
1. **配置元数据**：按照上述元数据配置进行设置。
2. **发送请求**：通过轻易云平台发送POST请求到金蝶云星空的`executeBillQuery`接口。
3. **接收响应并清洗数据**：对接收到的数据进行清洗和加工，例如处理日期格式、去除无效字符等。
4. **转换与写入**：将清洗后的数据转换为CRM系统所需的格式，并写入CRM系统。
通过以上步骤，我们可以实现从金蝶云星空到CRM系统的数据无缝对接，提高了业务流程的自动化程度和效率。
以上就是关于如何调用金蝶云星空接口获取并加工数据的详细技术案例，希望能为您的实际操作提供参考。
### CRM-KHWL-客户物料对应表数据ETL转换与写入
在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并转为目标平台所能接收的格式，最终写入目标平台。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台完成这一过程，特别是通过API接口实现数据的转换与写入。
#### 数据提取与清洗
首先，我们需要从CRM系统中提取客户物料对应表的数据。这一步通常包括连接到源系统、执行SQL查询或调用API接口获取原始数据。假设我们已经完成了这一阶段，并得到了如下的原始数据：
```json
[
{"customer_id": "C001", "material_id": "M001", "quantity": 100},
{"customer_id": "C002", "material_id": "M002", "quantity": 200}
]
```
#### 数据转换
接下来，我们需要将这些原始数据进行清洗和转换，以符合目标平台API接口所要求的格式。根据元数据配置，我们知道目标平台的API接口需要POST请求，并且需要进行ID检查。
1. **字段映射**：首先，我们需要确保源数据中的字段名与目标平台所需字段名一致。如果不一致，需要进行字段重命名。例如，将`customer_id`重命名为`client_id`，`material_id`重命名为`product_id`。
2. **数据验证**：在转换过程中，还需要对每条记录进行验证，确保其符合业务规则。例如，检查`quantity`是否为正整数。
3. **ID检查**：根据元数据配置中的`idCheck: true`，我们需要在写入前对每条记录进行ID检查，以避免重复写入或更新已有记录。
以下是一个简单的数据转换示例：
```python
def transform_data(raw_data):
transformed_data = []
for record in raw_data:
new_record = {
"client_id": record["customer_id"],
"product_id": record["material_id"],
"amount": record["quantity"]
}
# 进行必要的数据验证
if new_record["amount"] > 0:
transformed_data.append(new_record)
return transformed_data
raw_data = [
{"customer_id": "C001", "material_id": "M001", "quantity": 100},
{"customer_id": "C002", "material_id": "M002", "quantity": 200}
]
transformed_data = transform_data(raw_data)
```
#### 数据写入
完成数据转换后，我们使用轻易云集成平台提供的API接口将数据写入目标平台。根据元数据配置，我们使用POST方法，并指定操作类型为“EXECUTE”。
以下是一个使用Python和requests库实现的数据写入示例：
```python
import requests
import json
api_url = 'https://api.qingyiyun.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
metadata_config = {
"api":"写入空操作",
"effect":"EXECUTE",
"method":"POST",
"idCheck":True
}
def write_to_target_platform(data):
for record in data:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(record))
if response.status_code == 200:
print(f"Record {record['client_id']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write record {record['client_id']}: {response.text}")
write_to_target_platform(transformed_data)
```
#### 实时监控与错误处理
在实际操作中，实时监控和错误处理也是关键环节。轻易云集成平台提供了实时监控功能，可以帮助我们及时发现和解决问题。例如，当某条记录写入失败时，可以通过日志和监控信息迅速定位问题并采取相应措施。
```python
def write_to_target_platform_with_monitoring(data):
for record in data:
try:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(record))
response.raise_for_status()
print(f"Record {record['client_id']} written successfully.")
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
print(f"Http Error: {errh}")
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
print(f"Error Connecting: {errc}")
except requests.exceptions.Timeout as errt:
print(f"Timeout Error: {errt}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
print(f"OOps: Something Else {err}")
write_to_target_platform_with_monitoring(transformed_data)
```
通过上述步骤，我们可以高效地完成从CRM系统到轻易云集成平台的数据ETL转换与写入。在实际项目中，根据具体需求和业务逻辑，还可能需要进一步定制化处理，但以上流程提供了一个基本框架供参考。
