解决复杂数据集成的四大技术挑战

  • 轻易云集成顾问-吴伟

案例：金蝶云星空数据集成至轻易云平台

在本文中，我们将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空系统中的仓库信息高效、可靠地集成进来。本案例集中展示了执行从金蝶接口 executeBillQuery 进行数据查询，并利用轻易云的API实现批量写入。

挑战与解决方案概述

在实际业务场景中，企业常面对大量分散的数据源，为确保数据准时且准确无误地采集并处理，系统对接和标准化转换过程显得尤为关键。以下是我们在本案例中面临的主要技术挑战及对应解决方案：

  1. 大量数据快速写入：通过优化轻易云的平台接口，使得来自金蝶云星空的大容量数据能够被高效处理，大幅提升整体处理速度。
  2. 定时抓取与可靠性：采用定时任务机制定期调用 executeBillQuery 接口，保障及时获取最新仓库信息，同时配合重试机制提高请求稳定性。
  3. 分页与限流管理：针对API返回的数据分页处理，以及应对高频调用可能带来的限流问题，通过合理配置分页参数和调度策略，有效规避性能瓶颈。
  4. 格式差异转化：利用自定义转换逻辑，在不同系统之间统一数据结构，以适应特定的业务需求，并确保各环节的一致性和完整性。

开始实施

首先，我们需要获取金蝶云星空中的仓库信息。这一步依赖于调用其公开接口 executeBillQuery 来获取所需原始数据信息。在设计这一流程时，我们采取了以下几步措施：

  • 使用可视化工具设计并配置从 executeBillQuery 接口到目标数据库表的小段映射路径；
  • 批量读取接口返回的数据块，对象字段做适当解析和调整后传递给下游处理模块；
  • 配置监控告警功能实时跟踪该任务状态，一旦出现异常立即启动修复或通知流程。

这样一来，不仅能有效避免因通信异常导致的数据遗漏，还能保证每次采集后的数据信息都经过精细验证与过滤，提高整体质量。

接下来部分内容将更加剖析具体技术实现，包括如何使用轻易云提供的API完成批量写入操作等。 用友与外部系统接口集成开发

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，第一步是调用源系统接口获取原始数据。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的executeBillQuery接口，获取仓库信息并进行初步加工。

接口概述

executeBillQuery是金蝶云星空提供的一个用于查询业务单据的API接口。通过该接口，我们可以实现对仓库信息的查询。以下是该接口的一些关键元数据配置：

  • API: executeBillQuery
  • 请求方法: POST
  • 主要字段:
    • FStockId: 仓库ID
    • FNumber: 编码
    • FName: 名称
    • FGroup: 分组
    • FUseOrgId.FNumber: 使用组织编码
    • F_POKM_JSTSTOCKNUMBER: 对接聚水潭仓库编码
    • F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2: 对接聚水潭分仓编码

请求参数配置

为了有效地调用executeBillQuery接口，需要配置一系列请求参数。这些参数不仅包括基本的查询条件，还涵盖了分页、过滤等高级选项。

  1. 基础字段配置:

    [
 {"field":"FStockId","label":"id","type":"string","describe":"id","value":"FStockId"},
 {"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":"FGroup","label":"分组","type":"string","describe":"分组","value":"FGroup"},
 {"field":"FUseOrgId.FNumber","label":"使用组织","type":"string","describe":"使用组织","value":"FUseOrgId.FNumber"},
 {"field":"F_POKM_JSTSTOCKNUMBER","label":"对接聚水潭仓库编码","type":"string","value":"F_POKM_JSTSTOCKNUMBER"},
 {"field":"F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2","label":"对接聚水潭分仓编码","type":"string","value":"F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2"}
]

  2. 其他请求参数:

    [
 {"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", "describe": "金蝶的查询分页参数"},
 {"field": "TopRowCount", "label": "返回总行数", "type": "int", "describe": "金蝶的查询分页参数"},
 {"field": "FilterString", "label": "过滤条件", "type": "string", 
    "describe": "示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>=", 
    "value": "FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FDocumentStatus='C'"},
 {"field": "FieldKeys", 
    "label": "需查询的字段key集合", 
    "type": "array",
    "describe": "金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber",
    "parser":{"name": "ArrayToString", 
    "params": ","}},
 {"field": "FormId", 
    "label": "业务对象表单Id",
    "type": "string",
    "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder",
    "value": "BD_STOCK"}
]

数据请求与清洗

在完成请求参数配置后，通过轻易云平台发起POST请求，调用executeBillQuery接口。响应的数据需要进行初步清洗，以确保其符合后续处理和存储要求。

  1. 发送请求:

    import requests

url = 'https://api.kingdee.com/executeBillQuery'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

payload = {
   'FormId': 'BD_STOCK',
   'FieldKeys': 'FStockId,FNumber,FName,FGroup,FUseOrgId.FNumber,F_POKM_JSTSTOCKNUMBER,F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2',
   'FilterString': 'FAuditDate>=\'2023-01-01\' and FDocumentStatus=\'C\'',
   'Limit': 2000,
   'StartRow': 0,
   'TopRowCount': True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
   data = response.json()
   # 数据清洗逻辑...
else:
   print(f'Error: {response.status_code}')

  2. 数据清洗: 清洗步骤包括去除冗余字段、格式化日期、校验数据完整性等。例如：

    def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for item in raw_data:
        cleaned_item = {
            'id': item['FStockId'],
            'number': item['FNumber'],
            'name': item['FName'],
            'group': item['FGroup'],
            'use_org_id': item['FUseOrgId.FNumber'],
            'jst_stock_number': item['F_POKM_JSTSTOCKNUMBER'],
            'jst_stock_number2': item['F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2']
        }
        cleaned_data.append(cleaned_item)
    return cleaned_data

cleaned_data = clean_data(data)

通过上述步骤，我们成功调用了金蝶云星空的executeBillQuery接口，获取并清洗了仓库信息，为后续的数据转换与写入奠定了基础。这一过程展示了如何利用轻易云平台高效地进行数据集成，确保数据处理过程透明且高效。 钉钉与ERP系统接口开发配置

利用轻易云数据集成平台进行ETL转换与写入目标平台

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是至关重要的一步。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并最终通过API接口写入目标平台。

数据提取与清洗

首先，我们需要从源系统中提取数据。假设我们从金蝶仓库系统中获取库存信息，数据格式可能如下：

{
    "warehouse_id": "WH001",
    "item_id": "ITEM123",
    "quantity": 100,
    "last_updated": "2023-10-01T12:00:00Z"
}

数据转换

在提取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以符合目标平台的API接口要求。根据元数据配置，我们需要将数据转化为轻易云集成平台API接口所能接收的格式。

转换规则
  1. 字段映射：根据目标API的需求，对字段进行重新命名或调整。例如，将warehouse_id映射为wh_id。
  2. 数据类型转换：确保所有字段的数据类型符合目标平台的要求。例如，将时间戳格式从ISO 8601转换为Unix时间戳。
  3. 数据验证：根据元数据配置中的idCheck属性，确保所有必需字段都存在且有效。

转换后的数据格式可能如下：

{
    "wh_id": "WH001",
    "item_code": "ITEM123",
    "stock_qty": 100,
    "update_time": 1696156800
}

数据写入

完成数据转换后，通过轻易云集成平台提供的API接口将数据写入目标系统。以下是一个示例请求：

POST /api/v1/inventory/update HTTP/1.1
Host: api.qingyiyun.com
Content-Type: application/json

{
    "wh_id": "WH001",
    "item_code": "ITEM123",
    "stock_qty": 100,
    "update_time": 1696156800
}

根据元数据配置中的effect属性，该操作应设置为执行模式（EXECUTE），确保实际更新库存信息。

API接口调用实现

在实际实现中，可以使用各种编程语言和工具来调用API接口。以下是一个Python示例，展示如何利用requests库发送POST请求：

import requests
import json
import time

# 原始数据
data = {
    "warehouse_id": "WH001",
    "item_id": "ITEM123",
    "quantity": 100,
    "last_updated": "2023-10-01T12:00:00Z"
}

# 数据转换函数
def transform_data(data):
    transformed_data = {
        "wh_id": data["warehouse_id"],
        "item_code": data["item_id"],
        "stock_qty": data["quantity"],
        # 转换时间戳为Unix时间戳
        "update_time": int(time.mktime(time.strptime(data["last_updated"], "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")))
    }
    return transformed_data

# 转换后的数据
transformed_data = transform_data(data)

# API请求头和URL
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}
url = 'https://api.qingyiyun.com/api/v1/inventory/update'

# 发送POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data))

# 检查响应状态码和内容
if response.status_code == 200:
    print("Data successfully written to target platform.")
else:
    print(f"Failed to write data. Status code: {response.status_code}, Response: {response.text}")

通过上述步骤，我们实现了从金蝶仓库系统提取库存信息、对其进行ETL转换，并最终通过轻易云集成平台的API接口将其写入目标系统。这一过程不仅提高了数据处理的效率，还确保了不同系统间的数据一致性和准确性。 金蝶与MES系统接口开发配置

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