金蝶云星空销售退货单数据集成案例分享
在本案例中,我们将探讨如何利用轻易云数据集成平台,实现金蝶云星空与金蝶云星空之间的销售退货单(分销&虚拟客户除外)的高效对接和数据同步。本次集成方案命名为:销售退货单-销售退货单(分销&虚拟客户除外)手表ok8.1。
数据写入方案
本方案充分利用了轻易云的数据处理能力,尤其是在大量数据快速写入方面,确保了从一个金蝶云星空系统获取到的数据能够迅速、安全地转移并保存至另一个系统。这里主要通过调用batchSave
API接口来实现批量数据的高吞吐量写入,从而提升了整体处理时效性。
定制化逻辑及映射
由于不同业务需求和数据结构存在差异,通过定制化的数据转换逻辑,可以有效适配各类特定要求。在此过程中,高度自定义的数据映射设计工具发挥了重要作用,使得每一步操作都更加直观、可控,并且减少人为错误发生概率,提高工作效率。
实时监控与告警机制
使用集中式监控和告警系统,实时追踪整个任务执行状态以及性能表现。这一功能不仅提供透明化管理,还能够及时发现异常状况,并进行快速响应,有力保证了任务的顺利完成。同时,也为后续可能出现的问题提供详尽日志记录,便于跟进和解决。
API接口调用细节
在具体实施过程中,需要多次调用金蝶云星空中的API。其中,通过executeBillQuery
接口获取原始数据信息,再经内部逻辑处理后,将之传输给目标系统。而针对分页问题、限流等技术挑战,通过合理配置请求参数以及调整调度策略进行了优化,以确保不遗漏任何关键信息。此外,在异常处理与重试机制上也作出了详细配置,以提高容错率和稳定性。
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,调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。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
接口来获取销售退货单的数据,并进行初步加工。
接口调用配置
首先,我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的元数据配置,我们可以看到以下关键参数:
- API:
executeBillQuery
- Method:
POST
- Pagination: 支持分页,每页500条记录
- ID Check:
true
- Format Response: 将
FApproveDate
字段格式化为FApproveDate_new
请求字段包括单据类型、单据编号、日期、审核时间等多个字段,涵盖了销售退货单的各个方面。
请求参数设置
在实际调用中,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参数配置:
{
"FormId": "SAL_RETURNSTOCK",
"FieldKeys": [
"FBillTypeID.FNumber", "FBillNo", "FDate", "FApproveDate",
"FSaleOrgId.FNumber", "FRetcustId.FNumber", "FBranchId.FNumber",
// 省略其他字段...
],
"FilterString": "FDate >='2023-01-01' and FRetcustId.FGroup <> '分销运营部' and FStockId.FNumber <>'406' and FSaleOrgId.FNumber='100' and FRetcustId.FName NOT LIKE '%虚拟%'",
"Limit": 500,
"StartRow": 0
}
数据清洗与格式化
在获取到原始数据后,需要对部分字段进行格式化处理。例如,将FApproveDate
字段格式化为新的字段FApproveDate_new
,以便后续处理和分析。
{
"formatResponse": [
{
"old": "FApproveDate",
"new": "FApproveDate_new",
"format": "date"
}
]
}
分页处理
由于数据量较大,我们需要实现分页处理。每次请求最多返回500条记录,通过调整StartRow
参数来获取下一页的数据。
{
"Limit": 500,
"StartRow": "{PAGINATION_START_ROW}"
}
在实际操作中,可以通过循环或递归方式来遍历所有分页结果,直到没有更多记录为止。
数据校验与存储
在完成数据清洗和格式化后,需要对数据进行校验,以确保其完整性和准确性。根据元数据配置中的idCheck
参数,可以启用ID校验机制,确保每条记录都有唯一标识符。
最终,将处理后的数据写入目标系统或数据库中,为后续的数据分析和业务决策提供支持。
实际案例应用
假设我们需要从金蝶云星空中获取2023年1月1日之后的所有销售退货单,并排除分销运营部和虚拟客户的数据。我们可以按照上述步骤进行配置和调用:
- 配置请求参数,包括表单ID、字段集合、过滤条件等。
- 调用接口并获取第一页的数据。
- 对返回的数据进行清洗和格式化。
- 检查是否有更多分页,如果有则继续调用下一页。
- 将处理后的数据存储到目标系统中。
通过这种方式,我们可以高效地从金蝶云星空中获取所需的销售退货单数据,并进行初步加工,为后续的业务流程提供可靠的数据支持。
使用轻易云数据集成平台将销售退货单数据转换并写入金蝶云星空API接口
在数据集成生命周期的第二步,我们需要将已经从源平台获取并清洗过的数据进行ETL(提取、转换、加载)处理,以符合目标平台金蝶云星空API接口所能接收的格式。以下是详细的技术实现过程。
配置元数据
首先,我们需要配置元数据,以确保能够正确地解析和映射源数据到目标平台的数据结构。以下是关键的元数据配置:
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "FBillTypeID_FNumber,FBillNo,FDate,FSaleOrgId_FNumber,FCustomerID_FNumber,FStockOrgId_FNumber",
"bodyName": "details",
"header": ["FBillTypeID_FNumber", "FBillNo", "FDate", "FSaleOrgId_FNumber", "FRetcustId_FNumber", "FStockOrgId_FNumber", "FRetcustId_FDJZDYSWDYZZ"],
"body": ["FMaterialId_FNumber", "FRealQty", "FTaxPrice", "FStockID_FNumber", "FRetcustId_FDJZDYSWDYZZ", "FOrderNo", "FEntryTaxRate", "FAllAmount", "FDiscount", "FPrice"]
},
...
}
数据字段解析与映射
为了确保数据能够被金蝶云星空正确接收,需要对每个字段进行解析和映射。以下是一些关键字段的配置和解析逻辑:
-
单据类型 (FBillTypeID):
{ "field": "FBillTypeID", "label": "单据类型", ... "value": "{XSTHD01_SYS}" }
-
日期 (FDate):
{ "field": "FDate", ... "value": "{FDate}" }
-
销售组织 (FSaleOrgId):
{ ... "parser": {"name":"ConvertObjectParser","params":"FName"}, ... "value":"{FRetcustId_FDJZDYSWDYZZ}" }
-
客户 (FRetcustId):
{ ... ... ... ... ... ... ...
-
仓库 (FStockID):
{ ... ... ... ... ... }
-
税率 (FEntryTaxRate):
{ ... ... }
-
价税合计 (FAllAmount):
{ ... }
-
折扣额 (FDiscount):
{ ... ... ... ... }
-
单价 (FPrice):
{ ... ... ... ... ... }
数据请求与转换
在完成上述字段的配置后,下一步是将这些配置应用于实际的数据请求与转换过程。我们使用轻易云提供的全异步操作来确保高效的数据处理。
- 发送请求: 使用POST方法向金蝶云星空API发送请求。
- 检查响应: 确保响应状态为成功,并处理可能出现的错误。
- 数据写入: 将转换后的数据写入目标平台。
示例代码
以下是一个简化的示例代码,展示如何使用上述元数据配置进行实际的数据请求与转换:
import requests
url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
# 根据元数据配置构建请求体
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to Kingdee Cloud")
else:
print("Failed to write data:", response.json())
通过以上步骤,我们可以高效地将销售退货单数据从源平台转换为金蝶云星空API接口所能接收的格式,并成功写入目标平台。这不仅提高了业务流程的自动化程度,也确保了数据的一致性和准确性。