金蝶云星空数据集成至轻易云：高效仓库查询案例解读
在现代企业中，数据的集成和处理成为优化业务流程、提升运营效率的重要手段。本文将分享一个如何通过轻易云数据集成平台顺利实现金蝶云星空仓库查询的数据对接案例——“金蝶仓库查询OK”。这一系统对接不仅提高了数据传输速率，还确保了每一条关键业务信息不被遗漏。
技术背景与方案综述
本次技术案例重点解决以下几个方面的问题：
- 大规模数据实时抓取：通过executeBillQuery接口从金蝶云星空定时可靠地抓取大量库存数据信息。
- 快速写入与批量处理：利用轻易云平台的特性，实现海量数据的高速写入及批量同步。
- 接口兼容与分页限流处理：应对不同系统之间的数据格式差异，以及针对API调用过程中可能遇到的分页和限流问题进行有效管理。
- 异常处理机制：建立完善的异常处理和错误重试机制，保障整个集成过程无缝运行。
在实际操作中，我们运用了金蝶cloud API executeBillQuery来获取原始库存数据信息，并应用轻易云平台对应的数据写入API完成记录存储。具体实施步骤将在后续章节详细展示，包括代码示例及配置说明。
获取金蝶云星空仓库信息
首先，通过调用金蝶提供的标准API接口 executeBillQuery 实现库存信息的实时查询。在这个过程中，需要特别注意接口请求参数配置以及返回结果解析方式。例如，为实现持续稳定的数据获取，我们设置了定时任务，以固定频率发起HTTP请求：
{
"method": "post",
"url": "https://api.kingdee.com/star/warehouse/executeBillQuery",
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
},
"body": {
// 请求参数...
}
}为了确保高并发情况下依旧能够获得准确且完整的数据，高效分页策略必须得以落实，每次返回有限数量记录，并根据响应中的唯一标识符确定下一页请求的位置。这种方法有助于减低服务端压力，同时避免漏单现象。此外，对于每日百万级别甚至更庞大的交易流水账单，合理分配网络资源和吞吐能力也显得尤为关键。
数据清洗与格式转换
由于两套系统使用不同的数据格式，在实际导入过程中需要将JSON结构体转化为轻易云可读格式，这要求我们搭建一套完备且灵活的数据映射规则，使其符合目标数据库
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，调用源系统接口是数据集成生命周期的第一步。本文将深入探讨如何通过调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取并加工数据。
接口配置与调用
首先，我们需要配置元数据以调用金蝶云星空的executeBillQuery接口。以下是元数据配置的详细内容：
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FNumber",
"id": "FStockId",
"pagination": {
"pageSize": 100
},
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"FStockId","label":"id","type":"string","value":"FStockId"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"FName"},
{"field":"FGroup","label":"分组","type":"string","value":"FGroup"}
],
"otherRequest": [
{"field":"Limit","label":"最大行数","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"field":"StartRow","label":"开始行索引","type":"string","describe":"金蝶的查询分页参数","value":"{PAGINATION_START_ROW}"},
{"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>="},
{"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"}
]
}请求参数解析
-
基本请求字段：
api: 指定要调用的API名称，这里为executeBillQuery。method: HTTP请求方法，使用POST。number,id: 分别指定编码和ID字段。pagination: 分页配置，设置每页大小为100。
-
请求体字段：
request: 包含了需要从金蝶系统中获取的数据字段，如FStockId,FNumber,FName,FGroup等。这些字段将被映射到相应的数据标签（如id、编码、名称、分组）。
-
其他请求参数：
otherRequest: 包含一些额外的请求参数，如分页参数（Limit, StartRow）、过滤条件（FilterString）以及需要查询的字段集合（FieldKeys）。
数据请求与清洗
在实际操作中，我们会根据上述配置生成HTTP请求，并发送至金蝶云星空系统。以下是一个示例请求体：
{
"FormId": "BD_STOCK",
"FieldKeys": ["FStockId", "FNumber", "FName", "FGroup"],
"FilterString": "",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}该请求体指定了我们要查询的业务对象表单ID（BD_STOCK），以及需要返回的字段集合（FieldKeys）。此外，通过分页参数（Limit和StartRow），我们可以控制每次查询的数据量和起始位置。
数据转换与写入
在接收到响应数据后，我们需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。轻易云平台提供了丰富的数据处理工具，可以对原始数据进行各种操作，如格式转换、字段映射等。例如，将数组形式的FieldKeys转换为逗号分隔字符串：
{
...
{
"field": "FieldKeys",
...
"parser":{"name": "ArrayToString", ...}
}
}通过这种方式，我们可以确保数据在不同系统之间无缝对接，并且保持一致性和完整性。
实时监控与调试
轻易云平台提供了实时监控功能，可以随时查看数据流动和处理状态。这对于调试和优化数据集成流程非常重要。在实际操作中，我们可以通过监控界面查看每个步骤的数据状态，并及时发现和解决问题。
综上所述，通过合理配置元数据并利用轻易云平台强大的数据处理能力，我们可以高效地实现与金蝶云星空系统的数据集成，为企业业务流程提供坚实的数据支持。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台的技术案例
在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是关键的一步。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，转为目标平台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
在数据处理的生命周期中，首先需要从源系统中提取数据。假设我们从金蝶仓库系统中提取了库存数据，这些数据可能包含商品编号、库存数量、仓库位置等信息。在这个阶段，我们需要对这些原始数据进行清洗，以确保其质量和一致性。
{
"商品编号": "12345",
"库存数量": "100",
"仓库位置": "A1"
}数据转换
接下来，我们进入ETL流程中的转换阶段。这一步骤至关重要，因为我们需要将清洗后的数据转换为目标平台能够理解和处理的格式。根据提供的元数据配置，我们需要将数据转换为符合轻易云集成平台API接口规范的格式。
元数据配置如下：
{
"api": "空操作",
"method": "POST",
"idCheck": true
}根据此配置，我们可以确定以下几点：
- API接口为“空操作”，意味着我们可以自定义具体的操作逻辑。
- 请求方法为POST。
- 启用了ID检查（idCheck: true），这意味着我们需要确保每条记录具有唯一标识符。
为了满足这些要求，我们可以编写一个简单的数据转换函数，将原始数据转换为符合API接口规范的数据格式：
def transform_data(raw_data):
transformed_data = {
"operation": raw_data["商品编号"],
"quantity": raw_data["库存数量"],
"location": raw_data["仓库位置"]
}
return transformed_data通过这个函数，我们可以将原始数据转换为如下格式：
{
"operation": "12345",
"quantity": "100",
"location": "A1"
}数据写入
完成数据转换后，我们需要将其写入目标平台。根据元数据配置，我们使用POST方法向轻易云集成平台API接口发送请求。以下是一个示例代码片段，展示如何使用Python的requests库来实现这一过程：
import requests
def write_to_target_platform(transformed_data):
url = 'https://api.qingyiyun.com/empty_operation'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, json=transformed_data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to target platform")
else:
print(f"Failed to write data: {response.status_code}, {response.text}")
# 示例调用
raw_data = {"商品编号": "12345", "库存数量": "100", "仓库位置": "A1"}
transformed_data = transform_data(raw_data)
write_to_target_platform(transformed_data)在这个代码片段中，我们首先定义了目标API接口的URL和请求头信息。然后，通过POST方法发送JSON格式的数据到目标平台。如果请求成功（状态码200），则打印成功信息；否则，打印错误信息。
总结
通过以上步骤，我们实现了从金蝶仓库系统提取原始数据，对其进行清洗和转换，并最终通过轻易云集成平台API接口将其写入目标平台。在实际应用中，可以根据具体需求对各个步骤进行优化和调整，以确保数据处理过程高效、可靠。
