案例分享：金蝶云星空供应商数据集成到轻易云平台

在进行企业系统对接过程中，如何有效地实现多系统之间的数据互通，是一个关键的技术难题。本次案例，我们分享的是将金蝶云星空的供应商数据集成到轻易云数据集成平台的具体实施过程和技术要点，通过实际运行中的“金蝶-供应商——>空操作”的方案，为您展示高效、安全的数据集成方法。

首先，我们需要解决如何从金蝶云星空中定时、可靠地抓取相关接口数据的问题。通过调用executeBillQuery API接口，可以获取所需的供应商信息。在此步骤中，需要特别注意处理分页和限流问题，以确保每次请求都能正确返回完整的数据集合。

然后，我们引入了轻易云强大的自定义数据转换逻辑功能，对获取到的数据进行必要的清洗与转换。这一步骤对于保证数据格式一致性尤为重要，因为在两大平台的数据结构可能存在差异，因此转化映射不可或缺。通过可视化的数据流设计工具，整个转换过程变得更加直观与可控，大大降低了错误发生几率。

紧接着是大量数据快速写入至轻易云的平台，此过程中我们主要依赖于轻易云提供的大吞吐量写入能力，通过API“写入空操作”接口，将经过处理后的供应商信息批量导入数据库。同时，集中式监控与告警系统实时跟踪任务状态，一旦出现异常情况能够及时告警并执行错误重试机制，提高整体流程稳定性。

最后是关于如何确保整个集成过程中的可靠性及高质量结果，这里运用了全面的数据质量监控和异常检测手段，设置多种维度指标完成自动审查，有效防止潜在的问题影响资源利用效率。同时借助日志记录功能，实现对每一步操作细节透明追踪，从而让业务人员掌握所有任务运行状况，进一步提高决策准确度。

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，第一步是从源系统获取数据，并对其进行初步处理。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接口executeBillQuery来获取供应商数据，并对其进行加工。

接口配置与请求参数

首先，我们需要了解executeBillQuery接口的基本配置和请求参数。根据提供的元数据配置，接口的主要参数如下：

• API: executeBillQuery
• 方法: POST
• 业务对象表单Id: BD_Supplier

请求参数包括供应商的各类信息字段，如供应商ID、编码、名称、创建组织、使用组织等。这些字段在请求体中以JSON格式传递。

以下是一个典型的请求体示例：

{
  "FormId": "BD_Supplier",
  "FieldKeys": ["FSupplierId", "FNumber", "FName", "FCreateOrgId.FNumber", "FUseOrgId.FNumber", "FDescription"],
  "FilterString": "FAuditDate>='2023-01-01' and FCreateOrgId=FUseOrgId",
  "Limit": 100,
  "StartRow": 0
}

请求参数解析

1. FormId: 表单ID，指定要查询的业务对象，这里为供应商表单BD_Supplier。
2. FieldKeys: 要查询的字段集合，包括供应商ID、编码、名称等。
3. FilterString: 过滤条件，用于筛选符合条件的数据，例如筛选审核日期在2023年1月1日之后且创建组织等于使用组织的数据。
4. Limit: 分页参数，每次查询返回的数据条数限制，这里设置为100条。
5. StartRow: 分页起始行索引，从第0行开始。

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，以便后续处理和存储。以下是一些常见的数据清洗与转换操作：

1. 字段重命名：将原始字段名转换为目标系统所需的字段名。例如，将FSupplierId重命名为SupplierID。
2. 数据类型转换：确保所有字段的数据类型符合目标系统要求。例如，将字符串类型的日期转换为日期对象。
3. 缺失值处理：对于缺失值，可以选择填充默认值或删除相关记录。

以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for record in raw_data:
        cleaned_record = {
            "SupplierID": record["FSupplierId"],
            "Code": record["FNumber"],
            "Name": record["FName"],
            "CreateOrg": record["FCreateOrgId.FNumber"],
            "UseOrg": record["FUseOrgId.FNumber"],
            "Description": record.get("FDescription", "")
        }
        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写入目标系统。轻易云数据集成平台支持多种异构系统之间的数据无缝对接，因此可以方便地将处理后的数据写入到目标数据库或其他存储系统中。

以下是一个简单的数据写入示例，假设目标系统是一个关系型数据库：

import pymysql

def write_to_db(cleaned_data):
    connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                 user='user',
                                 password='passwd',
                                 db='database')
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            for record in cleaned_data:
                sql = """INSERT INTO suppliers (SupplierID, Code, Name, CreateOrg, UseOrg, Description)
                         VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)"""
                cursor.execute(sql, (record['SupplierID'], record['Code'], record['Name'],
                                     record['CreateOrg'], record['UseOrg'], record['Description']))
        connection.commit()
    finally:
        connection.close()

通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空获取供应商数据，并对其进行清洗和转换，最终写入到目标系统。这一过程不仅提高了数据处理效率，还保证了数据的一致性和准确性。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换与写入目标平台的技术案例

在数据集成过程中，将源平台的数据转换为目标平台可接收的格式是关键步骤之一。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台进行ETL（提取、转换、加载）操作，特别是如何将金蝶供应商数据转换并写入目标平台的具体技术实现。

元数据配置解析

在本案例中，我们的目标是将金蝶供应商的数据通过轻易云集成平台API接口写入到目标平台。元数据配置如下：

{
  "api": "写入空操作",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true
}

此配置包含以下关键字段：

• api: 表示API接口名称，这里为“写入空操作”。
• effect: 操作效果，这里为“EXECUTE”，表示执行操作。
• method: HTTP请求方法，这里为“POST”。
• idCheck: 是否进行ID检查，这里为true，表示需要检查ID。

数据提取与清洗

首先，从金蝶系统中提取供应商数据。假设我们已经通过API或数据库查询获取了所需的数据。在这个阶段，需要对数据进行初步清洗，包括去除无效记录、标准化字段格式等。例如：

import pandas as pd

# 假设从金蝶系统获取的数据
data = [
    {"supplier_id": "S001", "name": "供应商A", "contact": "123456789"},
    {"supplier_id": "", "name": "供应商B", "contact": "987654321"},  # 无效记录
    {"supplier_id": "S003", "name": None, "contact": ""}  # 不完整记录
]

# 转换为DataFrame进行处理
df = pd.DataFrame(data)

# 清洗数据：去除无效记录和不完整记录
df_cleaned = df.dropna(subset=['supplier_id', 'name']).query('supplier_id != ""')

print(df_cleaned)

数据转换

接下来，将清洗后的数据转换为目标平台所需的格式。根据元数据配置，我们需要确保每条记录都有一个有效的ID，并且按照API接口要求进行格式化。

import json

# 定义目标平台所需的字段格式
def transform_data(row):
    return {
        "id": row["supplier_id"],
        "name": row["name"],
        "contact_info": row["contact"]
    }

# 应用转换函数
transformed_data = df_cleaned.apply(transform_data, axis=1).tolist()

print(json.dumps(transformed_data, indent=2))

数据写入

最后，通过轻易云集成平台API接口将转换后的数据写入目标平台。根据元数据配置，使用HTTP POST方法发送请求，并确保ID检查通过。

import requests

# API URL（假设）
api_url = 'https://api.qingyiyun.com/write'

# Headers（假设需要认证）
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}

# 写入每条记录到目标平台
for record in transformed_data:
    response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(record))

    if response.status_code == 200:
        print(f"Record {record['id']} written successfully.")
    else:
        print(f"Failed to write record {record['id']}: {response.text}")

总结技术要点

1. 元数据配置解析：理解API接口的元数据配置是实现ETL过程的基础。
2. 数据提取与清洗：确保从源系统提取的数据经过清洗，去除无效和不完整记录。
3. 数据转换：根据目标平台要求，将清洗后的数据进行格式化转换。
4. 数据写入：使用HTTP POST方法，通过API接口将转换后的数据写入目标平台，并确保ID检查通过。

以上步骤展示了如何利用轻易云数据集成平台高效地完成从金蝶系统到目标平台的数据ETL过程。这种全生命周期管理和透明可视化操作极大提升了业务效率和透明度。