金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台的技术案例分享
在企业应用系统对接过程中,确保数据准确无误、快速高效地流动至关重要。本文将重点介绍如何通过executeBillQuery接口实现金蝶云星空数据到轻易云集成平台的数据对接,并探讨相关技术细节和解决方案。
为了保障从金蝶云星空获取供应商信息的准确性与完整性,本次案例采用的是定时可靠抓取机制及批量处理策略。我们首先需要调用金蝶云星空提供的executeBillQuery
接口获取供应商信息,这一步至关重要,因为它直接影响后续写入轻易云集成平台的数据质量和效率。
具体方法包括:
- 调用金蝶API:利用
executeBillQuery
接口获取所需数据信息。在这一过程中,我们需要特别注意如何应对分页和限流问题,以避免由于请求过多导致的数据丢失或错误。 - 数据格式转换:处理来自金蝶系统与目标平台之间的数据格式差异是成功对接的重要一环。例如,JSON格式可能需要转化为另一种结构化形式以符合目标数据库要求。
- 快速写入机制:确保能够大量数据迅速且稳定地写入轻易云系统。这涉及底层优化,如批量插入操作及事务管理,从而提升整体性能和可靠性。
- 异常处理与重试机制:任何一个步骤出现中断都可能带来严重后果,因此建立完善的异常捕获与重试逻辑至关重要。当某一次API调用失败时,通过重试机制保证任务最终完成,提高了系统健壮性。
- 实时监控与日志记录:通过实时监控每个流程环节,以及详尽日志记录,可以帮助工程师及时发现并解决潜在问题,有效确保业务连续性。
此外,在实际实施中,还需制定科学合理的数据映射规则,将源端字段精准对应到目标端字段上,最大程度减少人为干预,从而达到自动化、标准化运行之目的。
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,调用源系统接口是至关重要的一步。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的executeBillQuery
接口来获取供应商数据,并进行初步加工。
接口配置与元数据解析
首先,我们需要理解元数据配置中的各个字段及其作用。以下是元数据配置的详细解析:
- api:
executeBillQuery
,表示调用的API名称。 - effect:
QUERY
,表示操作类型为查询。 - method:
POST
,表示HTTP请求方法为POST。 - number:
FNumber
,供应商编码字段。 - id:
FSupplierId
,供应商ID字段。 - name:
FNumber
,同样是供应商编码字段。 - idCheck:
true
,表示需要检查ID。
请求参数包括:
- FSupplierId: 供应商ID
- FNumber: 编码
- FName: 名称
- FCreateOrgId_FNumber: 创建组织
- FUseOrgId_FNumber: 使用组织
其他请求参数包括:
- Limit: 最大行数(默认值2000)
- StartRow: 开始行索引
- TopRowCount: 返回总行数
- FilterString: 过滤条件(示例:FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}')
- FieldKeys: 需查询的字段key集合(格式:FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber)
- FormId: 业务对象表单Id(值:BD_Supplier)
实际应用案例
在实际操作中,我们通常会根据业务需求设置具体的过滤条件和查询字段。以下是一个具体的应用案例:
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"request": {
"FormId": "BD_Supplier",
"FieldKeys": ["FSupplierId", "FNumber", "FName", "FCreateOrgId.FNumber", "FUseOrgId.FNumber"],
"FilterString": "FAuditDate >= '2023-01-01'",
"Limit": 100,
"StartRow": 0
}
}
在这个案例中,我们通过设置FormId
为BD_Supplier
来指定查询的是供应商信息。同时,通过设置FieldKeys
来指定需要返回的字段,包括供应商ID、编码、名称、创建组织和使用组织。过滤条件设置为审核日期大于等于2023年1月1日,并限制返回100条记录,从第0行开始。
数据处理与清洗
获取到原始数据后,需要对其进行清洗和加工,以便后续的数据转换与写入。以下是一个简单的数据清洗示例:
import pandas as pd
# 假设我们已经通过API获取了原始数据,并存储在raw_data变量中
raw_data = [
{"FSupplierId": "1", "FNumber": "SUP001", "FName": "供应商A", "FCreateOrgId.FNumber": "ORG001", "FUseOrgId.FNumber": "ORG002"},
{"FSupplierId": "", "FNumber": "", "FName": "", "FCreateOrgId.FNumber": "", "FUseOrgId.FNumber": ""}
]
# 转换为DataFrame进行处理
df = pd.DataFrame(raw_data)
# 清洗数据:去除空行和重复行
df_cleaned = df.dropna().drop_duplicates()
# 打印清洗后的数据
print(df_cleaned)
在这个示例中,我们首先将原始数据转换为Pandas DataFrame,然后通过dropna()
方法去除包含空值的行,通过drop_duplicates()
方法去除重复行。最终得到清洗后的数据,为后续的数据转换与写入做好准备。
小结
通过上述步骤,我们成功调用了金蝶云星空的executeBillQuery
接口获取供应商数据,并进行了初步的数据清洗。这一步骤在整个数据集成生命周期中至关重要,为后续的数据转换与写入奠定了基础。在实际应用中,根据具体业务需求调整过滤条件和查询字段,可以灵活地获取所需的数据。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台
在数据集成的过程中,ETL(Extract, Transform, Load)是关键的一步。在这一阶段,我们需要将从源平台获取的数据进行提取、转换,并最终加载到目标平台。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台完成这一过程,特别是如何将金蝶供应商数据转换为轻易云集成平台API接口所能够接收的格式,并写入目标平台。
数据提取与清洗
首先,我们需要从源系统(金蝶)中提取供应商数据。假设我们已经通过轻易云数据集成平台完成了这一阶段,并得到了结构化的数据。这些数据可能包含供应商的名称、地址、联系方式等信息。在这个阶段,我们需要确保数据的完整性和准确性,对缺失或错误的数据进行清洗。
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源数据转换为目标平台能够接收的格式。在这里,我们主要关注的是如何利用元数据配置来实现这一点。
根据提供的元数据配置:
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
我们可以看到,目标API接口要求使用POST方法进行数据提交,并且需要进行ID检查。以下是具体的实现步骤:
-
定义转换规则:根据目标API接口的要求,将源数据字段映射到目标字段。例如,如果源数据中有
supplier_name
和contact_number
字段,而目标API接口要求这些字段分别为supplierName
和contactNumber
,则需要进行相应的字段重命名。 -
编写转换脚本:利用轻易云平台提供的脚本功能,将上述映射规则实现为代码。例如:
def transform_data(source_data): transformed_data = [] for record in source_data: new_record = { "supplierName": record["supplier_name"], "contactNumber": record["contact_number"], # 添加其他必要的字段映射 } transformed_data.append(new_record) return transformed_data
-
执行转换:调用上述脚本函数,对提取到的数据进行批量转换。
source_data = get_source_data() # 假设这是从金蝶获取的数据 transformed_data = transform_data(source_data)
数据写入
在完成数据转换后,我们需要将这些数据通过API接口写入到目标平台。根据元数据配置,调用API时需要注意以下几点:
- 设置请求方法:使用POST方法提交数据。
- ID检查:确保每条记录在提交前都进行了ID检查,以防止重复或错误的数据写入。
- 处理响应:捕获并处理API接口返回的响应,以便及时发现和解决问题。
以下是一个示例代码,用于将转换后的数据提交到目标API接口:
import requests
def write_to_target_api(transformed_data):
url = "https://target-api-endpoint.com/write" # 替换为实际的API端点
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
for record in transformed_data:
if check_id(record): # 假设这是一个用于ID检查的函数
response = requests.post(url, json=record, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print(f"Record {record['supplierName']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write record {record['supplierName']}: {response.text}")
def check_id(record):
# 执行ID检查逻辑,例如查询数据库或缓存以确保ID唯一性
return True
write_to_target_api(transformed_data)
通过上述步骤,我们可以高效地将金蝶供应商的数据提取、转换并加载到轻易云集成平台。这一过程不仅保证了数据的一致性和准确性,还提高了整体业务流程的透明度和效率。