跨平台ETL：从金蝶云星空到目标系统的数据转换

  • 轻易云集成顾问-孙传友

查询品牌金蝶物料：从金蝶云星空到轻易云集成平台的技术实现

在实际业务运作中，如何高效且无缝地将数据从一个系统传输至另一个是非常重要的。本文旨在分享我们通过轻易云集成平台，实现对接金蝶云星空系统查询品牌物料数据，并将其成功写入目标数据库的技术实践。

背景

本次案例涉及通过调用金蝶云星空API executeBillQuery 从源系统获取大量物料数据，再利用轻易云的数据写入能力将这些数据快速、准确地整合至目标信息库。整个过程不仅要求确保数据不漏单，还需应对接口分页和限流等挑战，同时兼顾实时监控与异常处理。

技术实施要点

  1. 高吞吐量的数据写入： 为了充分利用轻易云平台支持的大批量、高吞吐量的数据处理特性，我们设计了一套自动化流程，使得大量物料数据能够快速被引入。在保障时效性的同时，也有效解决了大规模数据处理过程中可能遇到的瓶颈问题。

  2. 定制化的数据转换逻辑： 由于源系统（金蝶云星空）与目标数据库之间存在一定的数据结构差异，我们通过自定义转换逻辑，对获取到的数据进行清洗、格式调整，以匹配目的端需求。这一过程完全可视化操作，便捷且直观。

  3. 集中监控与告警机制： 整个集成过程中，采用了集中式监控和告警机制，对所有API调用状态、任务执行情况进行实时跟踪。一旦检测到异常，可以立即采取重试或人工干预措施，从而保证整体流程的稳定性和可靠性。

  4. 分页和限流管理： 金蝶云星空API在访问时有严格的分页限制，为此，我们开发了一组自动分段抓取机制，确保每次请求都能按规定范围内顺利完成。同时，对于高并发场景下出现的限流问题，通过设定智能速率控制策略，大幅提高了接口使用效率。

  5. 质量监控及异常检测: 数据质量直接影响着业务决策正确性。因此，在执行集成任务前后，始终保持严密的数据质量监测，一旦发现异常即刻记录并通知相关人员予以修正。这样既提升了数据信息可信度，也减少了手动检查负担。

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调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据

在轻易云数据集成平台中，调用源系统的API接口是数据集成生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取物料信息，并对数据进行初步加工。

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。根据元数据配置，可以看到该接口使用POST方法进行调用，主要用于查询操作（effect: QUERY）。以下是主要的请求字段及其描述：

  • FMasterId: 物料主键ID
  • FNumber: 物料编码
  • FName: 物料名称
  • FSpecification: 规格型号
  • FMnemonicCode: 助记码
  • FOldNumber: 旧物料编码
  • FBARCODE: 条码
  • FDescription: 描述
  • FMaterialGroup.FNumber: 物料分组编码
  • FErpClsID: 物料属性
  • FDocumentStatus: 数据状态
  • FForbidStatus: 禁用状态

此外，还有一些分页和过滤参数，例如：

  • Limit: 最大行数，默认值为2000。
  • StartRow: 开始行索引，用于分页。
  • FilterString: 过滤条件，例如根据修改时间和使用组织进行过滤。
  • FieldKeys: 查询字段集合，以逗号分隔。

请求示例

为了更好地理解如何构建请求，我们可以参考以下示例：

{
    "FormId": "BD_MATERIAL",
    "FieldKeys": "FMasterId,FNumber,FName,FSpecification,FMnemonicCode,FOldNumber,FBARCODE,FDescription,FMaterialGroup.FNumber,FErpClsID,FDocumentStatus,FForbidStatus",
    "FilterString": "FModifyDate>='2023-01-01' and FUseOrgId.FNumber='101'",
    "Limit": "2000",
    "StartRow": "0"
}

在这个请求中，我们指定了需要查询的字段、过滤条件以及分页参数。通过这样的配置，可以确保我们只获取到符合条件的数据，并且避免一次性拉取过多数据导致性能问题。

数据清洗与加工

获取到原始数据后，下一步是对数据进行清洗和初步加工。这一步骤非常重要，因为它直接影响到后续的数据转换与写入过程。在轻易云平台中，可以通过内置的脚本或规则引擎来实现这一过程。

例如，对于条码（FBARCODE）字段，如果存在空值或无效值，可以设置默认值或进行格式化处理：

def clean_data(record):
    if not record['FBARCODE']:
        record['FBARCODE'] = 'DEFAULT_BARCODE'
    # 其他清洗逻辑...
    return record

cleaned_data = [clean_data(record) for record in raw_data]

实时监控与日志记录

在整个调用和处理过程中，实时监控和日志记录是不可或缺的部分。轻易云平台提供了强大的监控功能，可以实时跟踪每个API调用的状态、响应时间以及可能出现的错误。同时，通过详细的日志记录，可以方便地进行问题排查和性能优化。

总结

通过以上步骤，我们可以高效地调用金蝶云星空的executeBillQuery接口获取物料信息，并对数据进行初步清洗和加工。这不仅提高了数据集成的效率，也为后续的数据转换与写入打下了坚实基础。在实际应用中，根据具体业务需求，还可以进一步优化和扩展这些操作，以满足更复杂的数据处理要求。 企业微信与ERP系统接口开发配置

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台

在数据集成生命周期的第二步，我们将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，转为目标平台能够接收的格式，并最终写入目标平台。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台实现这一过程，重点关注API接口的技术细节和元数据配置。

数据提取与清洗

首先，我们需要从源平台提取数据。这一步通常涉及到调用源系统的API接口，获取原始数据。假设我们需要查询品牌金蝶物料的数据，这些数据可能包括物料编码、名称、规格、单位等信息。在轻易云数据集成平台上，我们可以通过配置相应的API请求来实现这一过程。

{
  "api": "查询品牌金蝶物料",
  "method": "GET",
  "params": {
    "brand": "金蝶"
  }
}

在这个过程中，确保对提取的数据进行必要的清洗，例如去除重复项、过滤无效数据等，以保证后续处理的准确性和效率。

数据转换

接下来是ETL过程中的关键步骤——数据转换。我们需要将清洗后的数据转换为目标平台所能接收的格式。这一步通常涉及到字段映射、数据类型转换以及复杂的业务逻辑处理。

假设源系统返回的数据格式如下：

[
  {
    "materialCode": "001",
    "materialName": "物料A",
    "specification": "规格A",
    "unit": "件"
  },
  {
    "materialCode": "002",
    "materialName": "物料B",
    "specification": "规格B",
    "unit": "件"
  }
]

而目标平台要求的数据格式可能如下：

[
  {
    "code": "001",
    "name": "物料A",
    "specs": "规格A",
    "unitOfMeasure": "件"
  },
  {
    "code": "002",
    "name": "物料B",
    "specs": "规格B",
    "unitOfMeasure": "件"
  }
]

在轻易云数据集成平台上，我们可以通过配置相应的转换规则来实现这一过程。例如：

{
  "_sourceFieldMappings_": {
    "_sourceField_1_": "_targetField_1_",
    "_sourceField_2_": "_targetField_2_"
  },
  "_fieldMappings_": [
    {"sourceField":"materialCode",      "targetField":"code"},
    {"sourceField":"materialName",      "targetField":"name"},
    {"sourceField":"specification",     "targetField":"specs"},
    {"sourceField":"unit",              "targetField":"unitOfMeasure"}
]
}

数据写入

最后一步是将转换后的数据写入目标平台。在轻易云数据集成平台上，这一步通常通过调用目标系统的API接口来实现。根据提供的元数据配置，我们可以看到需要使用POST方法，并且启用了ID检查功能。

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

具体实现代码可能如下：

import requests
import json

url = 'https://api.qingyiyun.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = [
  {
    'code': '001',
    'name': '物料A',
    'specs': '规格A',
    'unitOfMeasure': '件'
  },
  {
    'code': '002',
    'name': '物料B',
    'specs': '规格B',
    'unitOfMeasure': '件'
  }
]

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
   print('Data written successfully')
else:
   print('Failed to write data:', response.text)

在实际操作中，需要根据具体业务需求对请求参数和响应处理进行相应调整。通过这种方式，可以确保将已经转换好的数据准确无误地写入目标平台，实现不同系统间的数据无缝对接。

总结而言，通过轻易云数据集成平台，我们能够高效地完成从源系统到目标系统的数据ETL过程，包括提取、清洗、转换和写入每一个环节。以上技术案例展示了如何利用API接口和元数据配置来实现这一过程，为企业的数据集成提供了强有力的支持。 如何对接企业微信API接口

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