轻易云平台的数据集成与ETL在易仓中的应用

  • 轻易云集成顾问-何语琴

金蝶云星空数据集成到易仓的技术案例分享

在系统对接和数据集成领域，如何确保高效、精准地处理大量异构数据，一直是一个备受关注的问题。本文将围绕“分布调出单-采购订单【供应商不为空】”这一实际运行方案，详细介绍如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空的数据无缝衔接至易仓。

确保集成过程中数据不漏单

为避免任何潜在的数据遗漏，我们首先需要从金蝶云星空获取所有符合条件的分布调出单。为此，我们采用executeBillQuery接口，该接口能够精确查询到指定时间段内的全部目标记录。在轻易云平台上实时监控该过程，全程自动化操作并生成日志，以便后续追溯与验证。此外，通过定时任务定期调用该API，可以有效捕获新增和变更的数据，使得每一笔交易都完整无误。

批量快速写入到易仓

当获取到所需的金蝶云星空数据之后，下一步便是将这些记录批量导入至易仓系统。这一步中我们使用syncPurchaseOrders API进行对接，同样借助于轻易云提供的大规模并发处理能力，实现了大批量、高速率的数据写入。另外，为了进一步优化性能与可靠性，每次导入前会先进行预检查，对可能出现冲突或错误的数据提前过滤，从而保障整个流程稳定顺畅。

解决分页和限流问题

面对海量请求时，不仅要考虑成功响应，也必须应对分页和限流限制。通过合理设置页面大小，并结合执行频次控制策略，有效规避潜在风险。同时引入重试机制，一旦某个请求因服务器压力过大暂未成功，则会自动重新尝试直到完成，大幅提升操作成功率。

实现格式转换及自定义映射

由于两个系统之间涉及不同的数据模型，因此需要进行格式转换及字段映射。在这方面，利用轻易云强大的映射功能，根据业务需求设定规则，例如把金蝶中的“供应商编号”对应调整为适配于易仓结构中的特定字段，还可以应用脚本灵活处理复杂逻辑，让每条信息准确匹配部署环境要求。

综上，通过以上技术手段，我们不仅实现了从金蝶云星空向易仓的高效率、安全、稳健的全方位数据传递，而且保证透明可视、实时监控整个工作流程。不论是在初始配置还是长期运维阶段，都能显著减少人为干预，实现智能管理，引领企业迈向更高水平的信息化建设。 钉钉与MES系统接口开发配置

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调用金蝶云星空的executeBillQuery接口获取并加工数据，以实现分布调出单-采购订单的集成。

接口调用配置

首先，我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。以下是元数据配置的关键部分：

{
  "api": "executeBillQuery",
  "method": "POST",
  "number": "FBillNo",
  "id": "FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID",
  "pagination": {
    "pageSize": 500
  },
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID","label":"FEntryID","type":"string","value":"FSTKTRSOUTENTRY_FEntryID"},
    {"field":"FID","label":"实体主键","type":"string","value":"FID"},
    {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","value":"FBillNo"},
    {"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","value":"FDocumentStatus"},
    {"field":"FStockOrgID_FNumber","label":"调入库存组织","type":"string","value":"FStockOrgID.FNumber"},
    {"field":"FDate","label":"日期","type":"string","value":"FDate"},
    {"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","value":"FBillTypeID"},
    {"field":"FTransferDirect","label":"调拨方向","type":"string","value":"FTransferDirect"},
    {"field":"FNOTE","label":"备注","type":"string","value":"FNOTE"},
    {"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","value":"FCreateDate"},
    {"field":"FApproveDate","label":"审核日期","type":"string","value":"FApproveDate"},
    {"field":...}
  ],
  "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":...}
  ]
}

请求参数解析

在请求参数中，我们定义了多个字段，这些字段将用于构建请求体以调用executeBillQuery接口。关键字段包括：

  • FBillNo: 单据编号，用于唯一标识每个单据。
  • FID: 实体主键，确保数据的一致性和完整性。
  • FSUPPLIERID_FNumber: 对应供应商编号，确保供应商信息不为空。
  • FilterString: 用于过滤条件，例如：FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and F_ABCD_supplier1<>''。

分页处理

为了处理大批量数据，我们采用分页机制。通过设置Limit和StartRow参数，可以控制每次请求的数据量和起始位置。例如：

{
  "Limit": 500,
  "StartRow": 0
}

每次请求返回500条记录，从第0行开始。通过循环递增StartRow值，可以逐页获取所有数据。

数据清洗与转换

在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以满足业务需求。例如，过滤掉无效或重复的数据，格式化日期字段等。以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_data(data):
    cleaned_data = []
    for record in data:
        if record['FSUPPLIERID_FNumber'] and record['FDocumentStatus'] == 'A':
            cleaned_record = {
                '单据编号': record['FBillNo'],
                '供应商': record['FSUPPLIERID_FNumber'],
                '日期': format_date(record['FDate']),
                ...
            }
            cleaned_data.append(cleaned_record)
    return cleaned_data

def format_date(date_str):
    # 假设日期格式为 YYYY-MM-DD，将其转换为所需格式
    return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').strftime('%d/%m/%Y')

数据写入目标系统

最后，将清洗和转换后的数据写入目标系统。这一步通常涉及调用目标系统的API接口，并确保数据格式符合目标系统要求。例如：

def write_to_target_system(cleaned_data):
    for record in cleaned_data:
        response = requests.post('https://target-system-api.com/endpoint', json=record)
        if response.status_code != 200:
            log_error(response.text)

通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空获取并加工分布调出单-采购订单的数据，并将其无缝集成到目标系统中。这一过程不仅提高了数据处理效率，还确保了数据的一致性和准确性。 钉钉与MES系统接口开发配置

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入易仓API接口

在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）处理，并将其转化为目标平台能够接收的格式。本案例中，我们将数据转换为易仓API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。以下是详细的技术实现过程。

1. API接口配置

在轻易云数据集成平台中，我们需要配置元数据以便与易仓API进行交互。以下是我们使用的元数据配置：

{
  "api": "syncPurchaseOrders",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "method": "merge",
    "field": "FBillNo,FDate",
    "bodyName": "details",
    "bodySum": [],
    "header": ["FBillNo", "FDate", "F_ABCD_supplier1", "FDestStockID_FNumber", "F_ABCD_InvoiceNo", "F_ABCD_guihao", "F_ABCD_Base"],
    "body": ["FMaterialID_FNumber", "FDestStockID_FNumber", "FQty", "FOwnerIdHead", "F_ABCD_UnitPrice", "F_ABCD_InvoiceNo", "F_ABCD_guihao", 
             "F_ABCD_BaseProperty", "F_ABCD_Base"]
  },
  ...
}

2. 数据请求与清洗

在ETL过程中，首先需要从源系统提取原始数据，并对其进行清洗和预处理。这一步骤确保了数据的一致性和准确性，为后续的数据转换打下基础。

3. 数据转换

接下来，我们需要将清洗后的数据转换为易仓API接口所能接受的格式。具体操作如下：

  • 字段映射：将源系统中的字段映射到目标系统中的字段。例如，将FBillNo映射到采购单号，将FDestStockID_FNumber映射到采购仓库ID。

  • 值转换：对于某些字段，需要根据业务逻辑进行值转换。例如，对于不含税单价字段unit_price，我们使用以下逻辑进行转换：

    _function case when '{F_ABCD_UnitPrice}' ='0' then '1.0000' 
             when '{F_ABCD_UnitPrice}' like '%.%' then '{F_ABCD_UnitPrice}' 
             else '{F_ABCD_UnitPrice}.0000' end

  • 数组解析：对于数组类型的数据，如网采单号，需要使用特定的解析器进行处理：

    {"field":"single_net_number","label":"网采单号","type":"string","describe":"网采单号（可填多个，当是否网采为1时可选填），格式：[\"101508120001\",\"101508120001\"]","value":"{F_ABCD_guihao}","parser":{"name":"StringToArray","params":","}}

4. 数据写入

最后，将转换后的数据通过POST请求写入到易仓API接口中。以下是一个示例请求体：

{
  "action_type": "ADD",
  ...
  "productList": [
    {
      ...
      "product_sku": "{F_ABCD_BaseProperty}",
      ...
    }
  ]
}

技术细节与注意事项

  1. 异步处理：轻易云数据集成平台支持全异步处理，确保在高并发情况下的数据传输效率。
  2. 实时监控：平台提供实时监控功能，可以随时查看数据流动和处理状态，确保每个环节都透明可见。
  3. 错误处理：在数据写入过程中，如果发生错误，需要捕获并记录日志，以便后续排查和修复。

通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换，并写入到了易仓API接口中，实现了不同系统间的数据无缝对接。这不仅提高了业务效率，还确保了数据的一致性和准确性。 如何开发用友BIP接口

版权声明

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