金蝶供应商查询:从金蝶云星空到轻易云集成平台的技术应用
在系统对接和数据集成过程中,如何高效、准确地实现不同平台之间的数据传输是一项极具挑战性的任务。本文将详细介绍如何将金蝶云星空中的“供应商查询”API接口(executeBillQuery)与轻易云集成平台进行无缝对接,实现数据的精准获取和稳定写入。
1. API接口连接与调用
为了成功实现这一目标,首先需要可靠地访问金蝶云星空的供应商查询API。在这个步骤中,我们使用了executeBillQuery接口,通过预设参数定时抓取所需的数据。这一过程不仅要确保每次请求都能返回完整的数据,同时还要处理分页和限流问题,以避免因单次请求量过大而导致失败。
2. 数据转换与映射
由于金蝶云星空和轻易云集成平台使用不同的数据结构,在数据传输前必须进行适当的转换。这一步通过自定义的数据转换逻辑来完成,将原始数据格式化为符合轻易云要求的结构。此外,为了应对业务需求多样性,灵活配置映射规则也是至关重要的一环。
3. 高吞吐量数据写入
在解决了上述问题之后,下一个关键点便是大量数据能够快速且可靠地被写入到轻易云集成平台。我们利用其高吞吐量的数据写入能力,使得即使在面对庞大的供应商信息时,也能保障整个流程顺畅,无漏单现象发生。
4. 实时监控与异常处理
为了进一步提升系统整体运行效率,实现集中监控并及时处理可能出现的问题,全程引入实时监控体系以及智能告警机制。一旦发现异常情况,例如网络故障或接口响应慢等,可以迅速定位并采取纠正措施。同时,通过日志记录功能保存每次调用信息,为后续分析提供依据。
以上几个步骤构建了一套稳健高效的系统对接方案,不仅保证了金蝶供应商查询API向轻易云集成平台的大规模稳定输出,还增强了全链路可视化及实时控制能力。
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的executeBillQuery
接口来获取供应商信息,并对数据进行初步加工。
接口配置与调用
首先,我们需要配置元数据以便正确调用金蝶云星空的executeBillQuery
接口。以下是元数据配置的关键字段及其含义:
- api:
executeBillQuery
- effect:
QUERY
- method:
POST
- number:
FNumber
- id:
FSupplierId
- name:
FNumber
- idCheck:
true
这些配置确保了我们能够正确地调用API并处理返回的数据。
请求参数设置
为了成功调用API,我们需要设置请求参数。以下是主要的请求参数及其描述:
"request": [
{"field":"FSupplierId","label":"FSupplierId","type":"string","describe":"FSupplierId","value":"FSupplierId"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","describe":"编码","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","describe":"名称","value":"FName"},
{"field":"FCreateOrgId_FNumber","label":"创建组织","type":"string","describe":"创建组织","value":"FCreateOrgId.FNumber"},
{"field":"FUseOrgId_FNumber","label":"使用组织","type":"string","describe":"使用组织","value":"FUseOrgId.FNumber"}
]
这些字段包括供应商ID、编码、名称、创建组织和使用组织等关键信息。
此外,还有一些其他请求参数,用于分页和过滤:
"otherRequest": [
{"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"},
{"field":"TopRowCount","label":"返回总行数","type":"int"},
{"field":"FilterString","label":"过滤条件","type": "string", "value": "FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FUseOrgId.FNumber = '102'"},
{"field": "FieldKeys", "label": "需查询的字段key集合", "type": "array", "parser": { "name": "ArrayToString", "params": "," }},
{"field": "FormId", "label": "业务对象表单Id", "type": "string", "value": "BD_Supplier"}
]
这些参数确保我们可以根据需要进行分页查询,并通过过滤条件精确获取所需的数据。
数据处理与转换
在成功调用API并获取数据后,下一步是对数据进行处理和转换。轻易云平台提供了自动填充响应(autoFillResponse)的功能,可以简化这一过程。
例如,假设我们从API返回了以下JSON数据:
{
"Result": {
"ResponseStatus": {
"IsSuccess": true,
"Errors": []
},
"ResultData": [
{
"FSupplierId": "1001",
"FNumber": "VEN0001",
"FName": "供应商A",
"FCreateOrgId_FNumber": "ORG001",
"FUseOrgId_FNumber": "ORG002"
},
// 更多记录...
]
}
}
我们可以利用平台的自动填充功能,将这些数据映射到目标系统所需的格式中。例如,将FSupplierId
映射为目标系统中的供应商ID,将FName
映射为供应商名称等。
实际案例应用
在实际应用中,我们可能会遇到各种复杂情况,例如需要对特定字段进行进一步处理或转换。以下是一个简单的示例,展示如何通过轻易云平台实现这一过程:
- 定义过滤条件:假设我们只想获取最近更新的数据,可以设置过滤条件为
FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FUseOrgId.FNumber = '102'
。 - 分页处理:如果返回的数据量较大,可以通过设置
Limit
和StartRow
参数进行分页处理。 - 字段映射与转换:利用平台提供的自动填充功能,将API返回的数据映射到目标系统所需格式中。
通过上述步骤,我们可以高效地从金蝶云星空获取供应商信息,并将其集成到目标系统中,实现不同系统间的数据无缝对接。
金蝶供应商查询数据ETL转换与写入轻易云集成平台API接口
在数据集成过程中,将源平台的数据转换为目标平台所能接收的格式是至关重要的一步。本文将深入探讨如何将金蝶供应商查询的数据进行ETL(Extract-Transform-Load)转换,并通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。
数据提取与清洗
首先,我们需要从金蝶系统中提取供应商数据。这一步骤涉及到对源系统的API调用,获取原始数据。假设我们已经成功获取了以下格式的供应商数据:
[
{
"supplierId": "S001",
"supplierName": "供应商A",
"contact": "张三",
"phone": "12345678901",
"email": "zhangsan@example.com"
},
{
"supplierId": "S002",
"supplierName": "供应商B",
"contact": "李四",
"phone": "10987654321",
"email": "lisi@example.com"
}
]
数据转换
接下来,我们需要将上述数据转换为轻易云集成平台API接口所能接受的格式。根据元数据配置,目标平台API要求如下:
{
"api":"写入空操作",
"effect":"EXECUTE",
"method":"POST",
"idCheck":true
}
为了满足这一要求,我们需要对原始数据进行以下转换:
- 字段重命名:确保字段名称符合目标平台API的要求。
- 数据类型转换:确保所有字段的数据类型正确。
- 结构调整:根据目标平台API的需求调整数据结构。
假设目标平台API期望的数据格式如下:
{
"suppliers": [
{
"id": "S001",
"name": "供应商A",
"contactPerson": {
"name": "张三",
"phoneNumber": "+8612345678901"
},
"emailAddress": "zhangsan@example.com"
},
{
"id": "S002",
"name": "供应商B",
"contactPerson": {
"name": "李四",
"phoneNumber": "+8610987654321"
},
"emailAddress": "lisi@example.com"
}
]
}
我们可以编写一个转换函数来实现这一过程:
def transform_supplier_data(raw_data):
transformed_data = {"suppliers": []}
for supplier in raw_data:
transformed_supplier = {
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