ETL实践：轻易云平台实现金蝶云星空生产订单数据写入

  • 轻易云集成顾问-卢剑航

金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台的实现方案：生产订单查询

在企业信息系统整合过程中，实现高效、稳定的数据对接是关键任务之一。本文将详细介绍如何通过轻易云集成平台，完成金蝶云星空的生产订单查询接口（executeBillQuery）的数据集成。这一过程旨在确保数据不漏单、大量数据快速写入，并处理分页和限流等问题。

为了确保从金蝶云星空获取的数据完整且准确，在执行executeBillQuery接口时，我们特别关注以下几点：

  1. 定时可靠的抓取机制：

    • 采用轻易云集成平台提供的定时任务功能，每隔特定时间间隔自动调用金蝶云星空API，保证数据实时同步。

  2. 大量数据快速写入：

    • 接收到的大量生产订单数据，通过批次处理技术，以优化性能为前提，高效地写入到数据库中。

  3. 分页和限流问题解决：

    • 当请求结果超出单页限制时，对接口返回的数据进行合理分页，并通过控制请求频率来避免触发服务端限流策略，从而保障系统稳定性。

  4. 异常处理与重试机制：

    • 数据抓取过程中，如发生错误或网络异常，系统会记录日志并启动重试机制，以确保最终所有有效数据都能够成功获取。

  5. 格式差异处理及映射配置：

    • 针对金蝶云星空与轻易云集成平台之间的数据格式差异，通过自定义映射规则，将源端字段转换为目标端可识别的结构，使得两者能够无缝连接。

  6. 监控与日志记录:

    • 实现全程监控每个环节，包括API调用次数、响应时间、成功与失败情况等，并记录详尽操作日志，为后期维护及优化提供依据。

接下来，我们将具体展开上述技术要点，深入解析如何运用这些方法和技巧，实现高效精准的数据对接。 打通钉钉数据接口

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，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取生产订单数据，并对其进行初步加工。

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。以下是元数据配置的详细信息：

{
  "api": "executeBillQuery",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "FBillNo",
  "id": "FID",
  "name": "FBillNo",
  "request": [
    {"field":"FID","label":"实体主键","type":"string","describe":"实体主键","value":"FID"},
    {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"FBillNo"},
    {"field":"FTreeEntity_FEntryId","label":"FTreeEntity_FEntryId","type":"string","value":"FTreeEntity_FEntryId"}
  ],
  "otherRequest": [
    {"field":"Limit","label":"最大行数","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"2000"},
    {"field":"StartRow","label":"开始行索引","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数"},
    {"field":"TopRowCount","label":"返回总行数","type":"int","describe":"金蝶的查询分页参数"},
    {"field":"FilterString","label":"过滤条件","type":"string","describe":"示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>=","value":"FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'"},
    {"field":"FieldKeys","label":"需查询的字段key集合","type":"array","describe":"金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber", "parser":{"name": "ArrayToString", "params": ","}},
    {"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": "PRD_MO"}
  ]
}

请求构建与发送

根据上述元数据配置，我们可以构建请求体并发送请求。以下是一个示例请求体：

{
  "FormId": "PRD_MO",
  "FieldKeys": ["FID", "FBillNo", "FTreeEntity_FEntryId"],
  "FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01'",
  "Limit": 2000,
  "StartRow": 0
}

在这个请求体中，FormId指定了业务对象表单ID为生产订单（PRD_MO），FieldKeys定义了需要查询的字段集合，FilterString用于设置过滤条件，确保只获取特定日期之后的数据，Limit和StartRow则用于分页控制。

数据清洗与加工

获取到原始数据后，需要对其进行清洗和初步加工，以便后续的数据转换和写入。假设我们从接口返回了如下数据：

[
  {
    "FID": "1001",
    "FBillNo": "MO20230101",
    "FTreeEntity_FEntryId": ["1001_1", "1001_2"]
  },
  {
    "FID": "1002",
    "FBillNo": "MO20230102",
    "FTreeEntity_FEntryId": ["1002_1"]
  }
]

我们需要对这些数据进行清洗，例如去除无效字段、标准化字段名称等。以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for record in raw_data:
        cleaned_record = {
            'OrderID': record['FID'],
            'OrderNumber': record['FBillNo'],
            'EntryIDs': record['FTreeEntity_FEntryId']
        }
        cleaned_data.append(cleaned_record)
    return cleaned_data

raw_data = [
    {"FID": "1001", "FBillNo": "MO20230101", ...},
    ...
]

cleaned_data = clean_data(raw_data)

实践中的注意事项

在实际操作中，有几个关键点需要特别注意：

  1. 分页处理：由于每次请求返回的数据量有限，需要通过分页参数（如 Limit 和 StartRow）逐页获取完整的数据集。
  2. 错误处理：应对API调用过程中的可能错误进行处理，如网络异常、权限不足等。
  3. 性能优化：对于大规模数据集成任务，应考虑API调用频率限制和系统性能瓶颈，合理设置批量处理策略。

通过上述步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空接口获取生产订单数据，并对其进行初步加工，为后续的数据转换和写入打下坚实基础。 钉钉与CRM系统接口开发配置

生产订单查询数据的ETL转换与写入

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是至关重要的一环。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台生产订单数据进行ETL转换，并最终写入目标平台。

数据请求与清洗

首先，数据从源平台提取出来，经过初步清洗处理。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续的转换和写入奠定基础。在此过程中，我们需要重点关注以下几点：

  • 数据完整性检查：确保所有必要字段均已提取。
  • 数据格式标准化：将日期、数值等字段统一格式化。
  • 数据去重：消除重复记录。

数据转换与写入

在完成初步的数据清洗后，接下来就是关键的转换和写入步骤。我们需要将清洗后的数据转为目标平台API接口所能够接收的格式，并通过API接口写入目标平台。

API接口配置

根据提供的元数据配置，我们需要使用如下API接口进行数据写入：

{
  "api": "写入空操作",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true
}

具体而言，这意味着我们需要通过HTTP POST方法向目标API发送请求，并且在请求中包含必要的数据校验信息。

转换逻辑

在数据转换过程中，我们需要特别注意以下几个方面：

  1. 字段映射：确保源平台的数据字段正确映射到目标平台所需的字段。例如：

    • 源平台字段 order_id 映射到目标平台字段 id
    • 源平台字段 order_date 映射到目标平台字段 date
    • 源平台字段 order_amount 映射到目标平台字段 amount

  2. 数据类型转换：确保每个字段的数据类型符合目标API要求。例如，将字符串类型的日期转换为ISO标准格式，将浮点数金额保留两位小数等。

  3. ID校验：根据元数据配置中的 idCheck: true，我们需要在发送请求前进行ID校验，以避免重复插入或更新错误记录。

写入操作

完成上述转换后，即可进行实际的数据写入操作。以下是一个示例代码片段，展示如何通过HTTP POST方法将转换后的数据发送到目标API：

import requests
import json

# 转换后的生产订单数据
data = {
    "id": "12345",
    "date": "2023-10-01T12:00:00Z",
    "amount": 1000.00
}

# API URL
url = "https://api.qingyiyun.com/execute"

# 请求头设置
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发送POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    print("数据写入成功")
else:
    print("数据写入失败:", response.text)

实践案例分析

在实际应用中，我们可能会遇到各种复杂情况，例如批量处理大量订单、处理异常情况等。以下是一些常见问题及其解决方案：

  1. 批量处理：对于大规模订单数据，可以采用分批次处理的方法，每次处理一定数量的数据，以避免单次请求过大导致超时或失败。

  2. 异常处理：在发送请求时，应对可能出现的网络异常、服务器错误等情况进行捕获和处理。例如，通过重试机制或日志记录来确保数据最终成功写入。

  3. 性能优化：对于高频率的数据写入操作，可以考虑使用异步处理或多线程技术，提高整体效率。

通过以上步骤，我们可以高效地将生产订单查询结果从源平台转换并写入到目标平台，实现系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务流程的自动化程度，也极大提高了工作效率。 如何对接用友BIP接口

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