### 金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台的技术实现 在本次案例分享中，我们将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台实现金蝶云星空系统的数据对接。具体方案名称为“MOM-FBSDRD-分步式调入单-查询”，目标是从金蝶云星空系统中获取所需数据并高效、可靠地写入到轻易云集成平台。 #### 解决问题概述 1. **接口调用与数据获取**：利用金蝶云星空提供的`executeBillQuery` API，定时抓取符合条件的业务数据。确保在大规模、多频次请求下，处理分页和限流问题。 2. **高吞吐量的数据写入能力**：使用轻易云平台支持的大量、高速数据写入特性，将从金蝶云星空获取的数据快速、安全地传输至目的端。 3. **自定义转换逻辑**：针对两套系统之间可能存在的数据结构差异，通过定制化的数据映射方案，实现顺畅的数据转换和对接。 4. **监控与异常处理机制**：配置集中监控和告警系统，对整个集成过程进行实时跟踪，及时捕捉并响应各类异常情况，加上轻易云自身的错误重试机制，确保每一步操作都准确无误，不漏掉任何一笔数据信息。 5. **API资产管理功能优化资源配置**: 通过统一视图和控制台，全方位掌握API资产使用情况，实现资源优化配置，提高整体运维效率。 #### 数据流程分析 1. 利用`executeBillQuery` API 多线程同步拉取海量业务数据； 2. 对提取到的原始数据信息进行预处理，包括格式转换、字段匹配等； 3. 构建批量提交任务，将整理后的业务信息上传至轻易云平台对应接口“写入”； 4. 配置实时监控模块，动态追踪任务执行状态，并设置自动告警规则应急处理错误事件； 未来我们将在实际运行环境中进一步验证该方案，以期获得更完善、更稳定的平台间无缝衔接效果，为企业的信息化建设提供有力支撑。这些步骤不仅提升了性能，还简化了操作，使得整个流程更加透明，高效。  ### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据 在数据集成过程中，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，以实现数据的获取和初步加工。 #### 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` - **method**: `POST` - **number**: `FBillNo` - **id**: `FSTKTRSINENTRY_FEntryID` - **request**: 包含多个字段，如`FSTKTRSINENTRY_FEntryID`, `FID`, `FBillNo`, 等等。 这些字段定义了我们在请求中需要传递的参数以及返回结果中需要解析的数据。 #### 请求参数构建 在构建请求参数时，需要特别注意以下几个关键字段： 1. **FormId**: 业务对象表单Id，必须填写金蝶的表单ID，例如：`STK_TRANSFERIN`。 2. **FieldKeys**: 需查询的字段key集合，格式为数组，例如：`["FBillNo", "FDate", "FQty"]`。 3. **FilterString**: 过滤条件，用于筛选特定的数据，例如：`FStockOrgID.FNumber in ('T02', 'T02.01') and FCreateDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'`。 4. **Limit**和**StartRow**: 分页参数，用于控制每次查询的数据量和起始行索引。 示例请求体如下： ```json { "FormId": "STK_TRANSFERIN", "FieldKeys": ["FBillNo", "FDate", "FQty"], "FilterString": "FStockOrgID.FNumber in ('T02', 'T02.01') and FCreateDate>='2023-01-01'", "Limit": 100, "StartRow": 0 } ``` #### 数据清洗与转换 在获取到原始数据后，下一步是对数据进行清洗和转换。轻易云平台提供了丰富的数据处理工具，可以通过以下步骤进行初步加工： 1. **字段映射与重命名**：将接口返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如，将`FBillNo`映射为目标系统中的订单编号。 2. **数据类型转换**：确保所有字段的数据类型符合目标系统的要求。例如，将日期字符串转换为标准日期格式。 3. **过滤无效数据**：根据业务规则过滤掉不符合要求的数据。例如，剔除状态为“暂存”的记录。 示例代码片段如下： ```python def clean_and_transform(data): cleaned_data = [] for record in data: if record['FDocumentStatus'] != 'Z': # 排除暂存状态 transformed_record = { 'OrderNumber': record['FBillNo'], 'Date': parse_date(record['FDate']), 'Quantity': int(record['FQty']) } cleaned_data.append(transformed_record) return cleaned_data def parse_date(date_str): return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') ``` #### 实时监控与错误处理 在整个过程中，实时监控和错误处理也是不可忽视的重要环节。轻易云平台提供了完善的日志记录和报警机制，可以帮助我们及时发现并解决问题。 1. **日志记录**：记录每次接口调用的请求参数、响应结果以及处理过程中的关键步骤。 2. **错误报警**：设置报警规则，当出现异常情况时及时通知相关人员。 示例日志记录代码： ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) def log_request(request_body): logging.info(f"Request Body: {request_body}") def log_response(response_body): logging.info(f"Response Body: {response_body}") def log_error(error_message): logging.error(f"Error: {error_message}") ``` 通过以上步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，并对获取到的数据进行清洗和初步加工，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。  ### 轻易云数据集成平台ETL转换与写入目标平台技术案例 在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个至关重要的环节。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，转为目标平台轻易云集成平台API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。 #### 数据请求与清洗 在数据处理生命周期的第一步，我们已经完成了数据请求与清洗。这一步确保了从源系统获取的数据是准确且符合要求的。接下来，我们需要将这些清洗后的数据进行转换，以适应目标平台的API接口规范。 #### 数据转换 为了将数据转换为目标平台所需的格式，我们需要对数据进行一系列操作，包括字段映射、数据类型转换和格式调整等。 1. **字段映射**：首先，需要确定源数据和目标API接口之间的字段对应关系。例如，源数据中的`customer_id`可能需要映射到目标API接口中的`client_id`。 ```json { "sourceField": "customer_id", "targetField": "client_id" } ``` 2. **数据类型转换**：不同系统之间的数据类型可能有所不同。例如，源系统中的日期格式可能是`YYYY-MM-DD`，而目标系统要求的是时间戳格式。在这种情况下，需要进行相应的数据类型转换。 ```python from datetime import datetime def convert_date_format(date_str): date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return int(date_obj.timestamp()) ``` 3. **格式调整**：有些情况下，源数据中的某些字段可能需要进行额外的处理才能符合目标API接口的要求。例如，将字符串中的空格去除或特定字符替换。 ```python def clean_string(input_str): return input_str.replace(' ', '').replace('-', '_') ``` #### 写入目标平台 在完成上述转换步骤后，我们需要将处理好的数据通过轻易云集成平台提供的API接口写入到目标平台。根据提供的元数据配置，我们可以看到以下关键信息： - API: 写入空操作 - Effect: EXECUTE - Method: POST - idCheck: true 这意味着我们需要通过POST方法调用“写入空操作”API，并且在调用之前需要进行ID检查。 1. **ID检查**：在写入之前，我们需要确保每条记录都有唯一标识符。如果没有，需要生成或从其他字段中提取。 ```python def check_and_generate_id(record): if 'id' not in record: record['id'] = generate_unique_id() return record ``` 2. **API调用**：使用Python代码示例展示如何调用该API接口，将处理后的数据写入到目标平台。 ```python import requests def write_to_target_platform(data): url = "https://api.targetplatform.com/write" headers = { 'Content-Type': 'application/json' } for record in data: record = check_and_generate_id(record) response = requests.post(url, json=record, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Failed to write record {record['id']}: {response.text}") else: print(f"Successfully wrote record {record['id']}") # 示例数据 data_to_write = [ {"customer_id": "123", "date": "2023-10-01", "name": "John Doe"}, {"customer_id": "124", "date": "2023-10-02", "name": "Jane Doe"} ] # 转换和写入过程 transformed_data = [] for record in data_to_write: transformed_record = { 'client_id': record['customer_id'], 'timestamp': convert_date_format(record['date']), 'clean_name': clean_string(record['name']) } transformed_data.append(transformed_record) write_to_target_platform(transformed_data) ``` 通过上述步骤，我们实现了从源系统获取、清洗、转换并最终写入到目标平台的数据集成过程。每一步都至关重要，确保了最终的数据准确性和一致性。