系统对接案例:金蝶云星空与旺店通的高效集成方案
金蝶云星空与旺店通·企业奇门的系统对接案例分享:组装父项入库
在现代企业的运营中,数据集成和系统对接是确保业务流程高效运转的关键环节。本文将聚焦于一个实际运行的系统对接案例——将金蝶云星空的数据集成到旺店通·企业奇门平台,具体方案为“组装父项入库”。
为了实现这一目标,我们利用了金蝶云星空提供的executeBillQuery
API接口来获取所需数据,并通过旺店通·企业奇门的wdt.stockin.order.push
API接口进行数据写入。在这个过程中,我们充分利用了以下技术特性:
- 高吞吐量的数据写入能力:确保大量数据能够快速被集成到旺店通·企业奇门系统中,大幅提升了数据处理的时效性。
- 实时监控与告警系统:通过集中化监控和告警机制,实时跟踪数据集成任务的状态和性能,及时发现并处理潜在问题。
- 自定义数据转换逻辑:针对不同业务需求和数据结构,实现灵活的数据转换,以适应特定场景下的数据处理要求。
- 批量数据集成:支持批量抓取和写入操作,有效提高了大规模数据处理效率。
在具体实施过程中,我们还特别注意解决了一些常见的问题,如如何确保金蝶云星空的数据不漏单、如何处理分页和限流问题,以及如何应对两者之间的数据格式差异。此外,通过定制化的数据映射对接,我们实现了更高效、更可靠的数据传输。
接下来,将详细介绍该方案的具体实施步骤及技术要点。
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接口executeBillQuery
来获取并加工数据,以实现组装父项入库的集成方案。
配置元数据
首先,我们需要配置元数据以便正确调用金蝶云星空的API。以下是关键字段及其配置:
- API:
executeBillQuery
- 请求方法:
POST
- 分页参数: 每页500条记录
- 过滤条件: 例如,筛选事务类型为“Assembly”的记录,并排除仓库编号为'39'的数据。
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"pagination": {
"pageSize": 500
},
"request": [
{"field":"FID","label":"实体主键","type":"string"},
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string"},
...
{"field":"FStockID_FNumber","label":"仓库","type":"string"}
],
"otherRequest": [
{"field":"FilterString","value":"FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}' and FAFFAIRTYPE = 'Assembly' and FStockID.FNumber <>'39'"}
]
}
调用接口
在轻易云平台上,通过配置好的元数据,可以直接发起对金蝶云星空接口的调用。以下是具体步骤:
- 构建请求体:根据元数据中的字段和过滤条件,构建HTTP请求体。
- 发送请求:使用POST方法向
executeBillQuery
端点发送请求。 - 处理响应:解析返回的数据,并进行必要的数据清洗和转换。
数据清洗与转换
从金蝶云星空获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以适应目标系统的需求。这包括但不限于以下操作:
- 字段映射:将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如,将
FMaterialID_FNumber
映射为物料编码。 - 格式转换:将日期格式从YYYY-MM-DD转换为目标系统要求的格式。
- 异常处理:检测并处理异常值,如缺失或无效的数据。
def clean_and_transform(data):
for record in data:
# 映射字段
record['MaterialCode'] = record.pop('FMaterialID_FNumber')
# 转换日期格式
record['FormattedDate'] = format_date(record['FDate'])
# 异常处理
if not validate_record(record):
handle_invalid_record(record)
分页与限流
由于每次请求只能返回有限数量的数据(如500条),需要实现分页机制以确保完整性。同时,为避免触发限流策略,应合理设置请求频率。
def fetch_all_data():
page_size = 500
start_row = 0
while True:
response = call_execute_bill_query(page_size, start_row)
data = response.json()
if not data:
break
clean_and_transform(data)
start_row += page_size
fetch_all_data()
实时监控与日志记录
为了确保整个过程顺利进行,实时监控和日志记录是必不可少的。通过轻易云平台提供的集中监控和告警系统,可以实时跟踪任务状态,并在出现问题时及时告警。
def monitor_and_log():
try:
fetch_all_data()
log_success("Data fetched and processed successfully.")
except Exception as e:
log_error(f"Error occurred: {e}")
以上步骤展示了如何利用轻易云数据集成平台调用金蝶云星空接口executeBillQuery
获取并加工处理数据。在实际应用中,根据具体业务需求,还可以进一步定制化这些流程,以实现更高效、更可靠的数据集成。
使用轻易云数据集成平台实现组装父项入库到旺店通·企业奇门
在数据集成生命周期的第二步,我们将已经从源平台获取并清洗后的数据进行ETL转换,转为目标平台旺店通·企业奇门API接口能够接收的格式,并最终写入目标平台。以下是详细的技术实现过程。
数据请求与清洗
首先,从源平台获取原始数据,并根据业务需求进行清洗和预处理。这一步骤确保了我们拥有高质量的数据源,为后续的ETL转换提供了坚实基础。
数据转换与写入
在这一阶段,我们需要将清洗后的数据转换为旺店通·企业奇门API所需的格式。以下是元数据配置的详细说明:
{
"api": "wdt.stockin.order.push",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "outer_no",
"label": "外部单号",
"type": "string",
"value": "{FBillNo}"
},
{
"field": "warehouse_no",
"label": "仓库编号",
"type": "string",
"value": "{FStockID_FNumber}"
},
{
"field": "remark",
"label": "备注",
"type": "string",
"value": "组装单父项入库"
},
{
"field": "is_check",
"label": "是否审核",
"type": "string",
"value": "1"
},
{
"field": "goods_list",
...
关键字段映射
- 外部单号 (
outer_no
):对应源平台中的FBillNo
字段。 - 仓库编号 (
warehouse_no
):对应FStockID_FNumber
字段。 - 备注 (
remark
):固定值“组装单父项入库”。 - 是否审核 (
is_check
):固定值“1”表示审核通过。
子节点映射(货品明细节点)
- 商家编码 (
spec_no
):对应FMaterialID_FNumber
字段。 - 入库数量 (
stockin_num
):对应FQty
字段。 - 生产日期 (
production_date
):对应FYXQDate
字段。 - 有效期至 (
expire_date
):对应FSCDate
字段。
通过上述字段映射,我们将源平台的数据结构成功转换为目标平台所需的格式。接下来,将这些转换后的数据通过POST请求推送到旺店通·企业奇门API接口。
高效数据写入与监控
为了确保高效的数据写入,轻易云数据集成平台支持高吞吐量的数据写入能力,使得大量数据能够快速被集成到旺店通·企业奇门系统中。同时,集中化的监控和告警系统实时跟踪数据集成任务的状态和性能,确保任何异常情况都能及时被发现和处理。
异常处理与重试机制
在实际操作过程中,可能会遇到网络波动、接口限流等问题。为了应对这些情况,可以实现异常处理与错误重试机制。例如,在调用接口时,如果接收到错误响应,可以根据错误类型设置重试次数和间隔时间,确保数据最终能够成功写入目标平台。
自定义数据转换逻辑
为了适应特定的业务需求和数据结构,可以在轻易云数据集成平台上配置自定义的数据转换逻辑。例如,对于某些特殊字段,可以根据业务规则进行动态计算或格式调整,以确保符合目标平台的要求。
通过以上步骤,我们成功地将源平台的数据经过ETL转换后写入到了目标平台旺店通·企业奇门,实现了组装父项入库的数据集成任务。在整个过程中,轻易云数据集成平台提供了强大的工具和功能,极大地提升了数据处理的效率和可靠性。