使用轻易云进行ETL转换并写入金蝶云星空

  • 轻易云集成顾问-吕修远
### 旺店通·企业奇门数据集成到金蝶云星空的技术方案 在本案例中,我们将重点探讨如何利用现代数据集成平台,将旺店通·企业奇门中的仓库管理数据(接口:wdt.warehouse.query)高效、安全地集成至金蝶云星空(接口:batchSave)。 #### 高吞吐量的数据写入能力 在基层业务操作中,大量的库存、订单和物流信息需要及时被同化处理。为确保系统能够应对如此庞大的数据流,轻易云平台提供了出色的高吞吐量数据写入能力,使得大量实时采集的数据能够被快速传递并存储到目标系统——金蝶云星空。 #### 集中的监控和告警系统 一旦启动了旺店通·企业奇门至金蝶云星空间的数据同步任务,集中式的监控与告警功能便开始生效。通过该功能,可以实时追踪每一个操作环节,并及时响应任何异常状况。这不仅提升了整个流程的透明度,还有效防范潜在风险。 #### 数据质量监控与异常检测 为了保证所有迁移的数据准确无误,轻易云平台内置了先进的数据质量监控机制及异常检测工具。当发现有不一致或错误时,这些工具会自动发出通知,并允许技术人员即时做出调整,从根本上杜绝“漏单”现象。同时也缩短了故障恢复时间,提高整体业务运行效率。 #### 自定义数据转换逻辑实现匹配需求 由于旺店通·企业奇门和金蝶云星空两个系统之间存在显著差异,在进行实际对接时,一个重要环节就是自定义数据转换逻辑。例如,通过细致配置,可以将来自wdt.warehouse.query接口获取到的原始JSON格式数据信息,根据具体业务需求改造为适应batchSave接口期望读取的数据结构。此外,这种灵活性还支持未来可能出现的新需求变化,不影响当前已稳定运营的数据对接流程。 #### 可视化设计工具助力直观管理 使用轻易云可视化设计工具,对于整个从源头抓取、转换再最终入库这一系列步骤变得更加直观且友好。如拖拽式界面简洁明了,即使是非专业技术人员也能快速上手。这大大降低了承接这类复杂项目所需的人力成本,同时让各方协作更顺畅统一,不分孤岛作战,共享成果经验。 总结以上几点,本案例展示的是一个完整而有效率地把仓库管理信息从旺店通·企业奇门推送至金蝶云星空之旅。在实际应用中,由于API调用规则及其 ![打通企业微信数据接口](https://pic.qeasy.cloud/D16.png~tplv-syqr462i7n-qeasy.image) ### 调用源系统旺店通·企业奇门接口wdt.warehouse.query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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·企业奇门接口`wdt.warehouse.query`,并对获取的数据进行初步加工。 #### 接口调用配置 首先,我们需要了解接口的基本配置。根据提供的元数据配置,我们可以看到以下关键信息: - **API名称**: `wdt.warehouse.query` - **请求方法**: `POST` - **分页参数**: 每页大小为100条记录 - **请求参数**: - `type`: 仓库类型(字符串类型) - `page_size`: 分页大小(默认为40,范围1~100) - `page_no`: 页号(默认从0页开始) #### 请求参数设置 在实际操作中,我们需要根据业务需求设置请求参数。以下是一个示例请求配置: ```json { "api": "wdt.warehouse.query", "method": "POST", "request": { "type": "仓库类型A", "page_size": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}", "page_no": "{PAGINATION_START_PAGE}" } } ``` 这里的`{PAGINATION_PAGE_SIZE}`和`{PAGINATION_START_PAGE}`是动态变量,可以根据实际情况进行替换。例如,如果我们希望每次请求100条记录,从第一页开始,则可以设置为: ```json { "api": "wdt.warehouse.query", "method": "POST", "request": { "type": "仓库类型A", "page_size": "100", "page_no": "1" } } ``` #### 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。这一步骤确保数据符合目标系统的要求。在轻易云平台上,可以通过可视化界面配置数据清洗规则,例如: - **字段映射**: 将源系统的字段映射到目标系统的字段。例如,将`warehouse_no`映射到金蝶系统中的对应字段。 - **数据过滤**: 根据业务逻辑过滤不需要的数据。例如,只保留特定类型的仓库信息。 - **格式转换**: 将数据格式转换为目标系统所需的格式。例如,将日期格式从`YYYY-MM-DD`转换为`DD/MM/YYYY`。 以下是一个简单的数据清洗规则示例: ```json { "fieldMapping": { "warehouse_no": "warehouse_id", "name": "warehouse_name" }, "filters": [ { "field": "type", "operator": "=", "value": "仓库类型A" } ], "transformations": [ { "field": "created_date", "operation": "dateFormat", "formatFrom": "YYYY-MM-DD", "formatTo": "DD/MM/YYYY" } ] } ``` #### 数据写入 经过清洗和转换后的数据,需要写入到目标系统。在本案例中,目标系统是金蝶。轻易云平台支持多种异构系统间的数据无缝对接,因此可以方便地将处理后的数据写入金蝶系统。 在写入过程中,需要注意以下几点: - **连接配置**: 确保已正确配置与金蝶系统的连接,包括认证信息和目标表结构。 - **批量处理**: 对于大批量数据,可以采用批量处理方式,提高效率。 - **错误处理**: 配置错误处理机制,确保在写入过程中出现问题时能够及时捕获并处理。 通过以上步骤,我们完成了从调用源系统接口获取数据,到对数据进行清洗、转换,并最终写入目标系统的全过程。这不仅提高了数据处理的效率,也确保了数据的一致性和准确性。 ![企业微信与OA系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/S19.png~tplv-syqr462i7n-qeasy.image) ### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入金蝶云星空API接口 在数据集成的生命周期中,ETL(提取、转换、加载)是至关重要的一环。本文将详细探讨如何使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,并转为金蝶云星空API接口所能够接收的格式,最终写入目标平台。 #### 配置元数据 在开始ETL过程之前,我们需要配置元数据。以下是针对金蝶云星空API接口的元数据配置: ```json { "api": "batchSave", "method": "POST", "number": "FBillNo", "pagination": { "pageSize": 500 }, "idCheck": true, "operation": { "method": "batchArraySave", "rows": 1, "rowsKey": "array" }, "request": [ {"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"{name}"}, {"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"{warehouse_no}"}, {"field":"FUseOrgId","label":"使用组织","type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}}, {"field":"FCreateOrgId","label":"创建组织","type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}}, {"field":"FDescription","label":"描述","type":"string"}, {"field":"FStockStatusType","label":"仓库类型","type":"string","value":"0,1,2,3,4,5,6,7,8"}, {"field":"FAddress","label":"地址","type":"string"}, {"field":"FStockProperty","label":"仓库属性","type":"string","value":"1"} ], "otherRequest": [ {"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"}, {"field": "IsVerifyBaseDataField", "label": "验证基础资料", "type": "bool", "describe": "是否验证所有的基础资料有效性,布尔类,默认false(非必录)", "value": false}, {"field": "Operation", "label": "执行的操作", "type": "string", "value": "BatchSave"}, {"field": "IsAutoSubmitAndAudit", "label": "提交并审核", "type": bool, value: true} ] } ``` #### 数据请求与清洗 在ETL过程中,首先需要从源平台(例如仓库旺店通)请求数据,并进行必要的清洗和预处理。这一步骤确保了数据的一致性和完整性,为后续的数据转换打下基础。 #### 数据转换 接下来,我们将重点讨论如何将清洗后的数据转换为金蝶云星空API接口能够接收的格式。根据上述元数据配置,我们需要将源平台的数据字段映射到目标平台的字段。 例如: - `name` 映射到 `FName` - `warehouse_no` 映射到 `FNumber` - 使用组织和创建组织字段需要通过 `ConvertObjectParser` 转换为金蝶系统中的编码格式。 具体实现可以通过轻易云的数据转换功能来完成。以下是一个示例代码片段: ```python def transform_data(source_data): transformed_data = [] for record in source_data: transformed_record = { 'FName': record['name'], 'FNumber': record['warehouse_no'], 'FUseOrgId': convert_object_parser(record['use_org']), 'FCreateOrgId': convert_object_parser(record['create_org']), 'FDescription': record.get('description', ''), 'FStockStatusType': '0', 'FAddress': record.get('address', ''), 'FStockProperty': '1' } transformed_data.append(transformed_record) return transformed_data def convert_object_parser(value): # 假设这是一个简单的映射函数,可以根据实际需求进行调整 return f"ORG_{value}" ``` #### 数据写入 最后一步是将转换后的数据通过API接口写入金蝶云星空。根据元数据配置,我们使用 `batchSave` 接口,通过POST方法提交批量数据。 以下是一个示例代码片段: ```python import requests def write_to_kingdee(transformed_data): url = 'https://api.kingdee.com/batchSave' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } payload = { 'FormId': 'BD_STOCK', 'IsVerifyBaseDataField': False, 'Operation': 'BatchSave', 'IsAutoSubmitAndAudit': True, 'data': transformed_data } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Data successfully written to Kingdee") else: print(f"Failed to write data: {response.text}") # 示例调用 source_data = [ {'name': 'Warehouse A', 'warehouse_no': 'WH001', 'use_org': '001', 'create_org': '001', ...}, # 更多记录... ] transformed_data = transform_data(source_data) write_to_kingdee(transformed_data) ``` 以上代码展示了如何利用轻易云的数据集成功能,将源平台的数据经过ETL处理后,写入到金蝶云星空系统中。通过这种方式,可以实现不同系统间的数据无缝对接,提高业务效率和透明度。 ![钉钉与MES系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/T4.png~tplv-syqr462i7n-qeasy.image)