### 金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台的实施案例——客户查询
在实际业务需求中，企业常面临着将不同系统的数据进行高效整合的问题。本文将聚焦于一个具体案例：通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空中的客户信息无缝对接，确保数据不漏单、快速写入和批量处理。
#### 集成背景与挑战
为了实现这一目标，我们使用了金蝶云星空的`executeBillQuery` API接口来获取所需的客户数据，并通过轻易云集成平台的`batchSave`接口批量写入。这一过程中有几个关键挑战需要解决：
1. **如何确保集成功能不漏单**：在调用金蝶云星空API时，需要针对分页和限流问题进行精细化处理，以避免遗漏任何记录。
2. **大量数据快速写入**: 我们设计了高效的数据传输和写入机制，使得大量客户数据能够迅速且稳定地导入到轻易云平台。
3. **处理格式差异与映射关系**: 针对两个系统间的数据格式差异，通过定制化的数据映射实现无缝对接。
#### 主要技术方案与实现步骤
首先，我们必须确保从金蝶云星空获取的数据全面且准确，为此我们采用了一些特定方法：
- 调用`executeBillQuery` API时，根据文档要求设定适当的参数，如分页大小及请求频率，从而有效管理API限流问题。
- 实现错误重试机制，在网络异常或服务器返回非预期结果时自动重新发起请求，提高整体抓取操作的可靠性。
然后，对抓取到的大量客户信息进行统一转换及清洗，使其符合轻易云平台所需的数据结构。这个环节中，涉及字段名称、类型以及特殊符号等方面的一致性调整，通过自定义脚本或转换工具完成这些任务。
最后，要特别注意的是，在将整理后的大批量数据信息提交给轻易云的平台之前，应先经过预检查以确认数据完整性，然后利用其提供的批量保存功能，即调用`batchSave`接口，实现一次性的多条记录插入操作，大幅提升效率。
下一步内容将详细介绍每个具体环节中的技术实施细节，包括代码示例和注意事项，帮助您更好理解并运用这种高效、安全、灵活的数据集成功能。
### 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，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，以实现客户信息的查询和加工。
#### 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。根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口使用POST方法，并且需要传递多个字段参数。以下是关键的配置项：
- **API**: `executeBillQuery`
- **Method**: `POST`
- **Pagination**: 支持分页，默认每页100条记录
- **ID Check**: 启用ID检查
请求参数包括客户ID、编码、名称、创建组织、使用组织等多个字段。这些字段在请求体中以JSON格式传递。
```json
{
"FCUSTID": "FCUSTID",
"FNumber": "FNumber",
"FName": "FName",
"FCreateOrgId_FNumber": "FCreateOrgId.FNumber",
"FUseOrgId_FNumber": "FUseOrgId.FNumber",
...
}
```
#### 构建请求体
为了构建请求体，我们需要将上述字段按照元数据配置进行映射和填充。以下是一个示例请求体：
```json
{
"FormId": "BD_Customer",
"FieldKeys": [
"FCUSTID",
"FNumber",
"FName",
...
],
"FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01'",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}
```
在这个示例中，`FormId`指定了业务对象表单ID为`BD_Customer`，`FieldKeys`包含了我们需要查询的字段集合，`FilterString`用于设置过滤条件，例如只查询2023年1月1日之后的数据。
#### 数据清洗与转换
获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以满足目标系统或业务需求。常见的数据清洗操作包括：
1. **去除空值或无效值**：确保每个字段都有有效的数据。
2. **格式转换**：例如，将日期字符串转换为标准日期格式。
3. **字段映射**：根据目标系统的要求，对字段进行重命名或重新组织。
以下是一个简单的数据清洗示例：
```python
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for record in raw_data:
if record['FCUSTID'] and record['FName']:
cleaned_record = {
'CustomerID': record['FCUSTID'],
'CustomerName': record['FName'],
'Organization': record['FCreateOrgId_FNumber'],
...
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data
```
#### 数据写入
经过清洗和转换后的数据，可以通过轻易云平台写入到目标系统。在写入过程中，需要确保数据的一致性和完整性。例如，可以使用事务管理来保证批量写入操作的原子性。
```python
def write_data_to_target(cleaned_data):
for record in cleaned_data:
# 调用目标系统API写入数据
response = target_system_api.write(record)
if not response.success:
# 错误处理逻辑
handle_error(response.error)
```
#### 实时监控与日志记录
在整个数据集成过程中，实时监控和日志记录是不可或缺的部分。通过轻易云平台提供的可视化界面，可以实时监控数据流动和处理状态。同时，通过日志记录，可以追踪每一步操作，方便后续排查问题。
```python
def log_operation(operation, status, details):
log_entry = {
'operation': operation,
'status': status,
'details': details,
'timestamp': datetime.now()
}
logging.info(log_entry)
```
以上就是调用金蝶云星空接口获取并加工客户信息的详细技术案例。通过合理配置元数据、构建请求体、进行数据清洗与转换，以及最终的数据写入和监控，可以高效地实现跨系统的数据集成。
### 轻易云数据集成平台的ETL转换与写入
在轻易云数据集成平台中，数据处理的第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，并转为目标平台API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节，特别是如何通过API接口实现数据的高效集成。
#### API接口配置与调用
在进行ETL转换时，首先需要配置API接口，以便将处理后的数据写入目标平台。以下是一个元数据配置示例，用于客户查询的数据集成：
```json
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{"field": "FName", "label": "客户名称", "type": "string"},
{"field": "FNumber", "label": "客户编码", "type": "string"},
{"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织", "type": "string",
"parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"},
"value": "100"},
{"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织",
"type": "string",
"parser": {"name": "ConvertObjectParser",
"params": "FNumber"},
"value":"100"},
{"field":"FDescription","label":"描述","type":"string"}
],
...
}
```
#### 数据请求与清洗
在此阶段，我们从源系统提取原始数据，并进行必要的清洗操作。清洗操作包括去除重复记录、处理缺失值以及标准化字段格式等。这一步骤确保了数据的一致性和准确性，为后续的转换打下基础。
#### 数据转换
接下来，我们进入数据转换阶段。根据元数据配置中的`request`部分，我们需要将源数据字段映射到目标平台所需的字段。例如：
- `FName` 映射到客户名称
- `FNumber` 映射到客户编码
- `FCreateOrgId` 和 `FUseOrgId` 需要通过 `ConvertObjectParser` 转换器进行解析
具体实现时，可以利用轻易云提供的内置解析器，如 `ConvertObjectParser`，来处理复杂的数据转换需求。以下是一个示例代码片段：
```python
def convert_data(source_data):
converted_data = []
for record in source_data:
converted_record = {
'FName': record['customer_name'],
'FNumber': record['customer_code'],
'FCreateOrgId': convert_object_parser(record['create_org']),
'FUseOrgId': convert_object_parser(record['use_org']),
'FDescription': record.get('description', '')
}
converted_data.append(converted_record)
return converted_data
def convert_object_parser(value):
# 假设 ConvertObjectParser 的逻辑为简单映射
return f"ORG_{value}"
```
#### 数据写入
完成数据转换后，我们需要将其批量写入目标平台。根据元数据配置中的 `operation` 部分，可以看到我们使用的是 `batchArraySave` 方法，每次处理20条记录。以下是一个示例API调用：
```python
import requests
def batch_save_to_target_platform(converted_data):
url = 'https://api.qingyiyun.com/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
'FormId': 'BD_Customer',
'Operation': 'BatchSave',
'IsAutoSubmitAndAudit': True,
'IsVerifyBaseDataField': False,
'data': converted_data[:20] # 每次发送20条记录
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("Data successfully saved to target platform.")
else:
print(f"Failed to save data: {response.text}")
# 示例调用
source_data = [...] # 从源系统提取的数据
converted_data = convert_data(source_data)
batch_save_to_target_platform(converted_data)
```
通过上述步骤，我们实现了从源系统提取、清洗、转换并最终写入目标平台的完整ETL流程。在实际应用中，可以根据具体业务需求和系统特性对上述流程进行优化和调整，以提升效率和可靠性。
以上内容展示了如何利用轻易云数据集成平台进行高效的数据ETL转换与写入操作，通过合理配置API接口，实现不同系统间的数据无缝对接。
