高效生产数据传输：金蝶与新宝的完美集成

 ### 金蝶生产订单(开工)-新宝生产排程：数据集成技术案例分享 在企业信息化系统中，数据的高效流动和准确对接是实现业务协同的关键。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例：金蝶云星空的数据集成到新宝-产业链协同平台，方案名称为“金蝶生产订单(开工)-新宝生产排程”。 为了确保数据从金蝶云星空顺利传输到新宝-产业链协同平台，我们利用了轻易云数据集成平台的一系列强大特性。首先，通过executeBillQuery API接口，从金蝶云星空获取生产订单数据，并通过/production/scheduling API接口，将这些数据写入到新宝-产业链协同平台。 在这个过程中，高吞吐量的数据写入能力显得尤为重要，它使得大量生产订单能够快速被处理和传输，极大提升了数据处理的时效性。此外，集中监控和告警系统实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能，确保任何异常情况都能被及时发现并处理。 为了适应不同业务需求和复杂的数据结构，我们还支持自定义的数据转换逻辑。这不仅保证了数据格式的一致性，还解决了金蝶云星空与新宝-产业链协同平台之间可能存在的数据格式差异问题。同时，通过可视化的数据流设计工具，使整个数据集成过程变得更加直观和易于管理。 在实际操作中，我们特别注意到了如何调用金蝶云星空接口executeBillQuery，以及如何处理分页和限流问题，以确保所有需要的数据都能被完整抓取。此外，为了避免漏单现象，我们设置了定时可靠的抓取机制，并实现了批量数据的高效写入。 最后，新宝-产业链协同平台提供了定制化的数据映射功能，这使得我们能够根据具体业务需求进行灵活调整，同时通过异常处理与错误重试机制，进一步提高了整个系统对接过程中的稳定性和可靠性。 以上就是本次技术案例分享的开篇部分。在后续章节中，我们将详细探讨具体的技术实现方案及其应用效果。   ### 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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空接口`executeBillQuery`来获取生产订单数据，并进行初步的数据加工处理。 #### 接口配置与请求参数 首先，我们需要配置金蝶云星空的API接口。根据元数据配置，可以看到我们需要使用POST方法调用`executeBillQuery`接口，并传递一系列请求参数。这些参数包括实体主键、单据编号、创建人等关键字段。 ```json { "api": "executeBillQuery", "method": "POST", "number": "FBillNo", "id": "FTreeEntity_FEntryId", "pagination": { "pageSize": 500 }, ... } ``` #### 分页与限流处理 为了确保高效的数据抓取和避免系统过载，我们采用分页机制，每次请求最多返回500条记录。通过设置分页参数`Limit`和`StartRow`，可以逐页获取数据： - `Limit`: 最大行数，设置为500。 - `StartRow`: 开始行索引，根据每次请求的结果动态调整。 ```json { "field": "Limit", "value": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}" }, { "field": "StartRow", "value": "{PAGINATION_START_ROW}" } ``` #### 数据过滤与字段选择 为了精准获取所需的数据，我们可以利用过滤条件和字段选择功能。例如，只查询状态为“开工”的生产订单，并且只返回特定字段： ```json { "field": "FilterString", "value": "FStatus = 4" }, { "field": "FieldKeys", ... } ``` #### 数据质量监控与异常处理 在实际操作中，可能会遇到各种异常情况，如网络超时、接口响应错误等。轻易云平台提供了完善的监控和告警系统，可以实时跟踪任务状态。一旦发现异常，可以自动重试或通知相关人员进行处理。 此外，通过自定义的数据转换逻辑，可以对原始数据进行清洗和格式化。例如，将日期格式统一转换为标准格式，或者将物料编码映射到内部系统使用的编码体系。 #### 实际案例：从金蝶云星空到新宝生产排程 以下是一个实际案例，通过轻易云平台从金蝶云星空获取生产订单数据，并将其集成到新宝生产排程系统中： 1. **初始化请求**：配置API接口和请求参数，包括分页、过滤条件等。 2. **发送请求**：调用`executeBillQuery`接口，获取第一页数据。 3. **处理响应**：解析响应结果，对数据进行初步清洗和转换。 4. **分页抓取**：根据总记录数和每页大小，循环抓取剩余页面的数据。 5. **写入目标系统**：将清洗后的数据批量写入新宝生产排程系统。 通过这种方式，不仅实现了不同系统间的数据无缝对接，还确保了高效、安全地完成大规模数据集成任务。在整个过程中，轻易云平台提供了强大的支持，使得复杂的数据集成工作变得简单而高效。   ### 集成金蝶生产订单至新宝生产排程的ETL转换及写入 在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经从金蝶云星空系统获取的生产订单数据进行ETL转换，并转为新宝-产业链协同平台API接口所能够接收的格式，最终将数据写入目标平台。此过程涉及多个关键技术环节，包括数据清洗、格式转换和接口调用。 #### 数据清洗与格式转换 首先，从金蝶云星空系统获取的数据需要经过清洗和格式转换，以确保符合新宝-产业链协同平台的要求。我们可以利用轻易云数据集成平台提供的自定义数据转换逻辑功能来实现这一过程。 1. **字段映射与转换**： - 将金蝶云星空系统中的字段映射到新宝平台所需的字段。例如，金蝶系统中的`FBillNo`和`FTreeEntity_Fseq`需要合并为新宝平台的`productionNo`。 - 清洗过程中需要注意处理数据类型不一致的问题，如日期格式、数值类型等。 2. **示例元数据配置**： ```json { "api": "/production/scheduling", "method": "POST", "idCheck": true, "sdk": "\\Adapter\\Donlim\\SDK\\DonlimSDK", "errorMsgKey": "msg", "request": [ { "label": "data", "field": "data", "type": "object", "children": [ {"field": "poRowId", "label": "采购订单行ID", "type": "string", "value": "_findCollection find F_GZHQ_Text from dd41b07c-741a-39a0-b0d0-a6ababbdc545 where F_GZHQ_Text_KHDDH={F_GZHQ_Text_KHDDH} FMaterialId_Fnumber={FMATERIALID_FNumber}"}, {"field": "poRowNo", "label": "采购订单行号", "type": "string", "value": "_findCollection find F_GZHQ_Text1 from dd41b07c-741a-39a0-b0d0-a6ababbdc545 where F_GZHQ_Text_KHDDH={F_GZHQ_Text_KHDDH} FMaterialId_Fnumber={FMATERIALID_FNumber}"}, {"field": "productionNo", "label": "生产工单号", "type":"string", "value":"{FBillNo}-{FTreeEntity_Fseq}"}, {"field":"poNo","label":"采购订单号","type":"string","value":"{F_GZHQ_Text_KHDDH}"} // 其他字段映射 ] } ] } ``` #### 接口调用与数据写入 完成数据清洗和格式转换后，接下来是通过API接口将处理后的数据写入新宝-产业链协同平台。 1. **接口调用**： - 通过HTTP POST方法调用新宝平台的API接口，将清洗后的数据发送到目标地址。 - 确保每次请求都包含必要的认证信息和正确的数据格式。 2. **批量处理与高吞吐量支持**： - 利用轻易云平台的高吞吐量能力，确保大量数据能够快速写入目标系统。可以通过批量处理机制，将多个记录打包成一个请求，提高传输效率。 3. **异常处理与重试机制**： - 实现可靠的数据写入，需要设置异常处理和错误重试机制。当API调用失败时，捕获错误信息并进行相应处理，如记录日志、触发告警或进行重试操作。 4. **示例代码片段**： ```python import requests def send_data_to_xinbao(data): url = 'https://api.xinbao.com/production/scheduling' headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) if response.status_code != 200: # 处理错误 log_error(response.json().get('msg')) retry_send_data(data) return response.json() def retry_send_data(data): # 重试逻辑 pass def log_error(msg): # 错误日志记录 pass ``` #### 数据质量监控与实时日志记录 为了确保整个ETL过程的顺利进行，我们需要对数据质量进行监控，并实时记录日志。 1. **质量监控**： - 设置校验规则，确保每个字段的数据符合预期，例如非空校验、数值范围校验等。 2. **日志记录**： - 实时记录每次API调用的请求和响应，便于追踪问题和优化性能。 3. **示例日志记录机制**： ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) def log_request_response(request, response): logging.info(f"Request: {request}") logging.info(f"Response: {response}") def main(): data = prepare_data() response = send_data_to_xinbao(data) log_request_response(data, response) if __name__ == "__main__": main() ``` 通过上述步骤，我们可以有效地将金蝶生产订单数据进行ETL转换，并成功写入新宝-产业链协同平台，实现不同系统间的数据无缝对接。