### 按需查询：金蝶辅助资料-区信息集成到轻易云平台的技术探讨 在进行企业数据整合与共享时，构建可靠的数据对接方案是关键。本文将分享一个具体场景：如何将金蝶云星空中的辅助资料（区信息）高效、安全地集成到轻易云数据集成平台。 在这个案例中，我们主要关注几个方面： 1. **确保数据不漏单**：通过精准调用`executeBillQuery`接口，从金蝶云星空获取全量区信息。 2. **批量写入和定时抓取**：采用轻易云的批处理机制，实现大规模数据的快速导入，并设置定时任务保证数据的实时性。 3. **分页与限流问题**：针对API调用过程中的分页处理和限流控制，设计了一套优雅解决方案以确保稳定运行。 4. **异常处理及重试机制**：为应对可能出现的数据传输错误或网络波动情况，内置了可靠的异常捕获和自动重试逻辑。 #### API接口配置 首先需要说明的是双方系统API端点： - 金蝶云星空获取数据的API: `executeBillQuery` - 轻易云集成平台写入操作 API: `写入空` ##### 数据抽取步骤 从金蝶云星空提取特定时间段内新增或更新过的辅助资料实例，将这些数据转换成适用于轻易云平台格式，同时注意字段映射的一致性。通过调度任务周期性地触发`executeBillQuery`请求，把查得的数据按页分批次拉取并缓存，通过业务逻辑整合后再推送至目标存储库。 ```json { "request": { "filterCondition": "...", // 查询条件，根据业务需求设定，用于定义需要提取的数据范围。 "pageSize": 100, "pageNumber": 1, }, ... } ``` #### 编排与执行流程优化 缓解由于大量请求导致服务器压力的问题，则引入参数化配置来灵活调整每个参数值。当接口响应包含超过规定阈值条目的记录数，可利用编程手段有序分片、增量同步达到最终一致性要求。同时，为进一步提升性能，加速结果返回，还实现了并行计算模式下多线程拆分各小块再汇总上报策略。 ##### 实时监控与日志体系 为保障整个过程透明可追溯，在关键节点布置消息/日志收集器，对每一次操作详细记录。一旦发生错误事件，例如因无效输入导致JSON解析失败等情况，立即启动补救措施纠正回滚重新发送请求，直到成功结束签  ### 调用源系统金蝶云星空接口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`接口来获取并加工数据。 #### 接口配置与调用 首先，我们需要了解`executeBillQuery`接口的基本配置和调用方式。根据元数据配置，接口采用POST方法进行请求，主要用于查询操作（effect为QUERY）。 ```json { "api": "executeBillQuery", "effect": "QUERY", "method": "POST", "number": "FDataValue", "id": "FEntryID", "name": "FNumber" } ``` #### 请求参数解析 请求参数分为两部分：`request`和`otherRequest`。其中，`request`部分定义了主要的查询字段： ```json [ {"field":"FEntryID","label":"FEntryID","type":"string","describe":"id","value":"FEntryID"}, {"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","describe":"编码","value":"FNumber"}, {"field":"FDataValue","label":"名称","type":"string","describe":"名称","value":"FDataValue"} ] ``` 这些字段分别对应金蝶系统中的ID、编码和名称。在实际调用时，我们需要确保这些字段能够正确映射到目标系统的数据结构中。 #### 分页与过滤条件 为了提高查询效率和灵活性，我们可以使用分页参数和过滤条件： ```json [ {"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","value":"{PAGINATION_START_ROW}"}, {"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":"FId.FNumber='Citys'"} ] ``` 其中，`Limit`和`StartRow`用于控制每次查询的数据量和起始位置；`FilterString`则用于指定复杂的过滤条件。例如，可以通过设置特定的供应商编号或审批日期来筛选数据。 #### 字段集合与表单ID 此外，我们还需要指定需查询的字段集合和业务对象表单ID： ```json [ {"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": "BOS_ASSISTANTDATA_DETAIL"} ] ``` 在这里，`FieldKeys`定义了我们感兴趣的数据字段，而`FormId`则指定了具体的业务对象表单ID（例如：BOS_ASSISTANTDATA_DETAIL）。 #### 实际应用案例 假设我们需要从金蝶云星空中获取区信息，并将其集成到目标系统中。我们可以按照以下步骤进行操作： 1. **配置请求参数**： ```json { "Limit": "2000", "StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}", "FilterString": "FId.FNumber='Citys'", "FieldKeys": ["FEntryID", "FNumber", "FDataValue"], "FormId": "BOS_ASSISTANTDATA_DETAIL" } ``` 2. **发送请求**： 使用轻易云平台提供的可视化界面或API工具发送POST请求，并传入上述配置参数。 3. **处理响应数据**： 响应数据会自动填充到预定义的数据结构中，我们可以进一步对其进行清洗、转换等操作，以满足业务需求。 通过以上步骤，我们成功地调用了金蝶云星空的接口并获取了所需的数据。这不仅简化了数据集成过程，还提高了系统间的数据交互效率。  ### 将金蝶辅助资料-区信息集成至轻易云平台的ETL转换与写入 在数据集成生命周期的第二步，我们将重点探讨如何将已经从源平台（金蝶辅助资料-区信息）提取的数据进行ETL转换，并通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。此过程涉及数据清洗、转换以及最终的数据写入操作。 #### 数据清洗与转换 首先，数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在这个阶段，我们需要对从金蝶提取的数据进行必要的校验和处理，以确保其符合目标平台的要求。例如，去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。以下是一个示例代码片段，用于清洗和转换金蝶辅助资料-区信息： ```python import pandas as pd # 读取从金蝶提取的数据 data = pd.read_csv('kingdee_data.csv') # 去除重复行 data.drop_duplicates(inplace=True) # 处理缺失值（例如填充或删除） data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 标准化数据格式（例如日期格式） data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d') # 转换为目标平台所需的格式 transformed_data = data.rename(columns={ 'old_column_name': 'new_column_name' }) ``` #### 数据写入目标平台 接下来，我们需要将清洗和转换后的数据通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。根据元数据配置，我们使用POST方法进行数据写入，并且需要进行ID检查以确保数据唯一性。 以下是一个示例代码片段，展示如何使用Python的`requests`库调用轻易云集成平台API接口： ```python import requests import json # API接口配置 api_url = "https://api.qingyiyun.com/execute" headers = { "Content-Type": "application/json" } # 将转换后的数据转为JSON格式 payload = transformed_data.to_json(orient='records') # 发送POST请求写入数据 response = requests.post(api_url, headers=headers, data=payload) if response.status_code == 200: print("Data successfully written to the target platform.") else: print(f"Failed to write data. Status code: {response.status_code}") ``` 在上述代码中，我们首先定义了API接口的URL和请求头，然后将转换后的DataFrame转为JSON格式，并通过POST请求将其发送到目标平台。如果响应状态码为200，则表示数据成功写入。 #### ID检查与唯一性验证 在实际操作中，ID检查是确保数据唯一性的重要步骤。我们可以在发送请求之前，对每条记录进行ID检查，以避免重复插入。以下是一个示例代码片段，用于ID检查： ```python def check_id_uniqueness(data): unique_ids = set() for record in data: if record['id'] in unique_ids: raise ValueError(f"Duplicate ID found: {record['id']}") unique_ids.add(record['id']) # 检查ID唯一性 check_id_uniqueness(transformed_data.to_dict(orient='records')) ``` 通过以上步骤，我们可以确保每条记录在目标平台中的唯一性，从而避免重复插入导致的数据混乱。 #### 总结 通过上述技术案例，我们详细探讨了如何将从金蝶提取的数据进行ETL转换，并通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。这一过程不仅包括了必要的数据清洗和转换，还涉及了API调用及ID检查等关键步骤，为实现高效、可靠的数据集成提供了全面的技术支持。