通过轻易云实现吉客云与金蝶云星空的无缝数据对接
JY-BDS采购入库:吉客云数据集成到金蝶云星空
在企业信息化建设中,数据的高效流转和准确对接至关重要。本文将分享一个实际运行的系统对接集成案例——JY-BDS采购入库,通过轻易云数据集成平台,实现吉客云与金蝶云星空之间的数据无缝对接。
数据源与目标平台概述
本次集成方案涉及两个主要平台:吉客云作为数据源,金蝶云星空作为目标平台。吉客云提供了丰富的API接口,其中erp.storage.goodsdocin
用于获取采购入库相关的数据。而金蝶云星空则通过其batchSave
接口实现数据的批量写入。
关键技术特性
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高吞吐量的数据写入能力:为了确保大量采购入库数据能够快速且准确地从吉客云传输到金蝶云星空,我们利用了轻易云平台强大的高吞吐量数据写入能力。这不仅提升了整体处理时效性,还保证了业务连续性。
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实时监控与告警系统:在整个数据集成过程中,实时监控和告警系统发挥了重要作用。通过集中监控,我们能够及时跟踪每个任务的状态和性能,一旦出现异常情况,立即触发告警并进行处理,从而保障数据流动的稳定性。
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自定义数据转换逻辑:由于吉客云与金蝶云星空之间存在一定的数据格式差异,我们采用了自定义的数据转换逻辑,以适应不同业务需求和结构。这一特性使得我们能够灵活调整映射规则,确保每条记录都能正确解析和存储。
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分页与限流处理:面对吉客云API接口的分页和限流问题,我们设计了一套有效的解决方案,通过合理设置分页参数和请求频率,避免了因超出限额导致的数据丢失或延迟。
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异常处理与错误重试机制:在实际操作中,不可避免会遇到各种异常情况。为此,我们实现了一套完善的异常处理与错误重试机制,当某次请求失败时,系统会自动记录并重新尝试,以确保最终所有数据都能成功写入金蝶云星空。
通过上述技术手段,本次JY-BDS采购入库方案不仅实现了高效、可靠的数据对接,还为后续类似项目提供了宝贵经验。在下一部分内容中,我们将详细探讨具体实施步骤及注意事项。
调用吉客云接口erp.storage.goodsdocin获取并加工数据
在轻易云数据集成平台的生命周期中,第一步是调用源系统吉客云接口erp.storage.goodsdocin
来获取并加工数据。这一步至关重要,因为它决定了后续数据处理和写入的基础质量和效率。
接口调用配置
首先,我们需要配置元数据以便正确调用吉客云接口。以下是关键参数:
- API:
erp.storage.goodsdocin
- Method:
POST
- 分页页码:
pageIndex
- 分页页数:
pageSize
(默认值为50) - 入库单号:
goodsDocNo
- 创建时间的起始时间:
startDate
(使用变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
) - 创建时间的结束时间:
endDate
(使用变量{{CURRENT_TIME|datetime}}
) - 入库类型:
inouttype
(固定值为101,即采购入库)
这些参数确保我们能够准确地从吉客云获取所需的数据,并且支持分页功能,以应对大规模数据请求。
数据请求与清洗
在实际操作中,首先要进行的是数据请求。通过配置好的元数据,我们可以发送HTTP POST请求到吉客云API。以下是一个简化的请求示例:
{
"pageIndex": "1",
"pageSize": "50",
"startDate": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"endDate": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"inouttype": "101"
}
这个请求将返回指定时间范围内所有采购入库的数据。由于可能存在大量记录,因此分页机制非常重要,每次请求50条记录,通过递增pageIndex
来遍历所有数据。
数据转换与清洗
获取到原始数据后,需要进行清洗和转换,以确保其符合目标系统(金蝶云星空)的要求。这包括但不限于以下步骤:
- 字段映射与转换:根据业务需求,将吉客云返回的数据字段映射到金蝶云星空所需的字段。例如,将吉客云中的供应商ID (
vendId
) 转换为金蝶系统中的对应字段。 - 格式调整:确保日期、数字等字段格式符合目标系统要求。例如,将日期格式从"YYYY-MM-DD HH:mm:ss"转换为"YYYYMMDD"。
- 异常处理与过滤:检测并处理异常值,如缺失或无效的数据记录。同时,可以根据特定条件过滤掉不需要的数据。
实时监控与日志记录
为了确保整个过程顺利进行,轻易云提供了实时监控和日志记录功能。通过这些工具,可以实时跟踪每个API调用的状态、响应时间以及任何可能出现的问题。这对于及时发现并解决问题至关重要。
例如,如果某次API调用失败,系统会自动记录错误信息,并触发告警机制通知相关人员进行处理。此外,还可以设置重试机制,在一定次数内自动重新尝试失败的请求,以提高整体稳定性。
分页与限流管理
在处理大规模数据时,分页和限流管理尤为重要。通过合理设置分页参数,可以有效避免一次性加载过多数据导致系统性能下降。同时,为了防止频繁调用API导致被限流,可以设置适当的间隔时间或采用批量处理策略。
例如,每次请求50条记录,当检测到当前页已无更多记录时,再继续下一页的请求。如果遇到限流情况,可以暂缓一段时间再继续调用,从而保证整体流程顺畅运行。
自定义转换逻辑
根据具体业务需求,有时需要自定义复杂的数据转换逻辑。轻易云平台支持用户编写自定义脚本,实现特定规则下的数据转换。例如,对于某些特殊字段,需要根据多个条件进行计算或拼接,这些都可以通过自定义脚本实现,从而满足各种复杂场景下的数据集成需求。
综上所述,通过合理配置元数据、精细化管理分页与限流、自定义转换逻辑以及实时监控与日志记录,我们能够高效、安全地从吉客云接口获取并加工采购入库数据,为后续的数据写入和分析奠定坚实基础。
集成方案JY-BDS采购入库的ETL转换与数据写入金蝶云星空
在集成方案JY-BDS采购入库过程中,我们需要将吉客云中的数据经过ETL(Extract, Transform, Load)转换后,写入到金蝶云星空的API接口。以下是详细的技术实现过程。
数据抽取与清洗
首先,从吉客云接口erp.storage.goodsdocin
中定时可靠地抓取采购入库数据。为了确保数据不漏单,需要对接口进行分页处理和限流控制。通过实时监控和日志记录,确保每次抓取的数据完整性和准确性。
数据转换逻辑
在数据转换阶段,主要任务是将吉客云的数据格式转换为金蝶云星空API所能接受的格式。以下是关键字段的转换逻辑:
- 单据类型(FBillTypeID):使用
ConvertObjectParser
将吉客云的单据类型编码转为金蝶云识别的编码。 - 业务类型(FBusinessType):直接映射为“CG”。
- 单据编号(FBillNo):从吉客云获取并直接赋值。
- 入库日期(FDate):通过自定义函数,将时间戳转换为标准日期格式。
- 收料组织和采购组织(FStockOrgId, FPurchaseOrgId):通过
_findCollection
方法,根据仓库代码查找对应的组织编码。 - 供应商(FSupplierId):同样使用
ConvertObjectParser
进行编码转换。
对于明细信息(FInStockEntry),需要逐项处理物料编码、实收数量、单价、仓库等字段,并根据业务需求进行自定义映射。例如:
{
"field": "FMaterialId",
"label": "物料编码",
"type": "string",
"parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"},
"value": "{{goodsDocDetailList.goodsNo}}"
}
数据写入金蝶云星空
数据转换完成后,通过调用金蝶云星空API接口进行批量写入。以下是关键步骤:
-
API配置:使用POST方法调用
batchSave
接口,设置必要的请求头和认证信息。 -
请求体构建:根据元数据配置,构建符合金蝶云星空要求的JSON请求体。其中包括:
- 主表信息,如单据类型、业务类型、单据编号等。
- 明细表信息,如物料编码、实收数量、单价等。
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提交并审核:在请求体中设置
IsAutoSubmitAndAudit
为true,确保数据提交后自动审核,提高效率。 -
异常处理与重试机制:在调用API过程中,必须考虑可能出现的网络故障或接口异常。通过设置重试机制和错误日志记录,确保每次请求都能成功执行或及时处理异常情况。
数据质量监控与优化
为了保证数据质量,在整个ETL过程中,需要实时监控各环节的数据状态和性能指标。通过集中的监控和告警系统,可以及时发现并处理数据问题。此外,还可以利用金蝶云星空的数据质量监控功能,对写入的数据进行二次验证,确保其准确性和一致性。
定制化数据映射与优化配置
针对特定业务需求,可以对部分字段进行定制化映射。例如,对于是否赠品字段,可以通过自定义函数判断价格是否为零来设置其值:
{
"parent": "FInStockEntry",
"label": "是否赠品",
"field": "FGiveAway",
"type": "string",
"value": "_function case {{goodsDocDetailList.estPrice}} when 0 then true else false end"
}
此外,通过统一视图和控制台管理API资产,可以优化资源配置,提高系统整体性能。
总结
在集成方案JY-BDS采购入库中,通过轻易云平台实现了从吉客云到金蝶云星空的数据无缝对接。整个过程涵盖了从数据抽取、清洗、转换到最终写入的完整ETL流程,并通过实时监控和异常处理机制,确保了高效可靠的数据集成。