吉客云与金蝶云星空的数据集成:仓库方案-I0132技术实现
在本案例中,我们将探讨如何高效地将吉客云中的数据集成到金蝶云星空,具体方案为仓库方案-I0132。本次集成涉及多个关键技术点,包括API接口的调用、高吞吐量的数据写入、分页处理以及异常处理等。以下我们从获取吉客云数据开始展开详细描述。
首先,为了确保准确无误地抓取吉客云中的仓库数据,我们使用其提供的erp.warehouse.get
API接口。这一过程不仅要求定时调度任务来周期性获取最新数据,还需要处理可能出现的分页和限流问题,以避免丢单或漏单现象。同时,通过轻易云平台强大的实时监控及日志记录功能,可以及时捕获并解决数据异常,这大大提高了整体操作的可靠性。
其次,在完成数据获取后,需要迅速且准确地将这些海量信息批量写入金蝶云星空。这里我们选用的是金蝶提供的batchSave
API接口。该接口支持高吞吐量的数据写入能力,使得大量数据能够快速被接收并保存,极大提升了系统运行效率。此外,为了应对两者之间可能存在的数据格式差异,我们通过自定义的数据转换逻辑,实现精准映射和无缝对接。
最后,对于实际业务流程中的意外情况,如网络抖动导致的请求失败或者API调用次数超过限制等,我们设计了一套完善的错误重试机制,并配置告警系统。一旦发生异常,该系统会立即报警,同时根据预设策略自动重新尝试,确保整个数据集成流程顺畅进行而不影响业务运作。
通过上述步骤和措施,本次吉客云与金蝶云星空的数据集成交付了一个高度适配、高效稳定的解决方案。在未来探索更多复杂及多样化场景下,本案例所涵盖的方法与经验都能为类似需求提供宝贵参考。
调用吉客云接口erp.warehouse.get获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步中,调用源系统的API接口是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云接口erp.warehouse.get
来获取并加工仓库数据。
元数据配置解析
首先,我们需要理解元数据配置中的各个字段及其作用:
api
: 指定了要调用的API接口名称,这里是erp.warehouse.get
。effect
: 表示操作类型,这里是查询(QUERY)。method
: HTTP请求方法,这里使用POST。number
和id
: 都指向warehouseCode
,用于唯一标识仓库记录。idCheck
: 设置为true,表示需要检查ID的唯一性。request
: 定义了请求参数,包括页码、页大小、起始开始时间和结束修改时间等。autoFillResponse
: 设置为true,表示自动填充响应数据。condition_bk
和condition
: 定义了过滤条件,这里是过滤掉已封存的仓库(isBlockup=0)。
请求参数配置
根据元数据配置,我们需要构造一个POST请求,包含以下参数:
- 页码(pageIndex): 用于分页查询。
- 页大小(pageSize): 每页返回的数据条数,默认设置为50。
- 起始开始时间(gmtModifiedStart): 数据同步的起始时间,使用占位符
{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
动态生成。 - 结束修改时间(gmtModifiedEnd): 数据同步的结束时间,使用占位符
{{CURRENT_TIME|datetime}}
动态生成。
示例请求体如下:
{
"pageIndex": "1",
"pageSize": "50",
"gmtModifiedStart": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"gmtModifiedEnd": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}
数据过滤与清洗
在获取到原始数据后,需要进行过滤与清洗。根据元数据配置中的条件,我们只需要保留未封存的仓库记录。具体实现可以通过以下伪代码展示:
def filter_data(data):
return [record for record in data if record['isBlockup'] == '0']
数据转换与写入
在完成数据过滤后,需要将数据转换为目标系统所需的格式,并写入目标数据库。这一步通常涉及字段映射和格式转换。假设目标系统要求的数据格式如下:
{
"warehouseCode": "",
"warehouseName": "",
"location": ""
}
我们可以通过以下伪代码实现数据转换:
def transform_data(data):
transformed_data = []
for record in data:
transformed_record = {
"warehouseCode": record["warehouseCode"],
"warehouseName": record["warehouseName"],
"location": record["location"]
}
transformed_data.append(transformed_record)
return transformed_data
最后,将转换后的数据写入目标数据库:
def write_to_database(transformed_data):
# 假设有一个数据库连接对象db_connection
db_connection.insert_many("target_table", transformed_data)
实时监控与日志记录
为了确保整个过程透明可控,我们需要实时监控数据流动和处理状态,并记录日志。轻易云平台提供了完善的监控和日志功能,可以帮助我们快速定位问题并进行调试。
通过上述步骤,我们成功地调用了吉客云接口erp.warehouse.get
获取并加工了仓库数据,实现了从源系统到目标系统的数据无缝对接。这不仅提高了业务效率,也确保了数据的一致性和准确性。
使用轻易云数据集成平台实现金蝶云星空API接口的数据转换与写入
在数据集成的生命周期中,将源平台的数据转换为目标平台可接受的格式是至关重要的一步。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台将仓库数据转换并写入金蝶云星空API接口。
1. API接口配置
首先,我们需要了解金蝶云星空API接口的基本配置。根据元数据配置,我们使用的是batchSave
API,采用POST方法进行数据传输。以下是关键的配置参数:
- api:
batchSave
- method:
POST
- idCheck:
true
2. 请求字段映射
在请求过程中,我们需要将源平台的数据字段映射到目标平台的字段。这一步骤确保了数据格式和内容符合金蝶云星空API的要求。以下是主要的字段映射:
- FName(仓库名称):
{warehouseName}
- FNumber(编码):
{warehouseCode}
- FStockProperty(仓库属性): 固定值
1
- FCreateOrgId 和 FUseOrgId: 固定值
I0132
,并通过ConvertObjectParser
解析为FNumber
具体的请求结构如下:
{
"FName": "{warehouseName}",
"FNumber": "{warehouseCode}",
"FStockProperty": "1",
"FCreateOrgId": {
"name": "ConvertObjectParser",
"params": "FNumber",
"value": "I0132"
},
"FUseOrgId": {
"name": "ConvertObjectParser",
"params": "FNumber",
"value": "I0132"
}
}
3. 其他请求参数
除了基本字段映射外,还需要设置一些其他请求参数以确保操作顺利进行:
- FormId(业务对象表单Id): 固定值
BD_STOCK
- Operation(执行的操作): 固定值
BatchSave
- IsAutoSubmitAndAudit(提交并审核): 布尔值
true
- IsVerifyBaseDataField(验证基础资料): 布尔值
true
这些参数确保了数据在传输过程中能够自动提交并审核,同时验证所有基础资料的有效性。
4. 数据处理与写入
在完成上述配置后,我们可以利用轻易云数据集成平台提供的全异步处理能力,将数据批量写入金蝶云星空。具体操作方法如下:
-
批量保存方法调用:
- 使用元数据中的
batchArraySave
方法。 - 设置每次处理的数据行数为100行,通过
rowsKey
指定数组键名为array
。
- 使用元数据中的
-
执行批量保存操作:
- 将准备好的数据按照上述配置进行批量处理。
- 调用API接口,实现数据写入。
以下是一个示例代码片段,展示了如何调用批量保存方法:
{
"method": "batchArraySave",
"rows": 100,
"rowsKey": "array",
"data": [
{
// 示例数据
"FName": "{warehouseName}",
"FNumber": "{warehouseCode}",
...
},
...
]
}
通过以上步骤,我们成功地将源平台的数据转换为金蝶云星空API接口所能接收的格式,并实现了高效的数据写入。这不仅提升了业务流程的透明度和效率,也确保了不同系统间的数据无缝对接。