轻易云平台数据处理与转换:ETL流程详细解析

  • 轻易云集成顾问-杨嫦

案例分享:金蝶云星空数据集成到轻易云平台

在某客户的项目中,我们成功地将金蝶云星空的数据集成到轻易云数据集成平台,具体方案为“Done-金蝶-客户物料对照表——空操作”。本文将重点介绍该案例中的关键技术步骤及注意事项。

首先,为了确保从金蝶云星空获取的数据不漏单,调用了executeBillQuery接口。此接口支持分页查询,有效解决大规模数据量传输过程中的性能和稳定性问题。然而,实际运行时仍需特别关注分页和限流,以避免因接口响应超时或请求频率限制导致的数据遗漏。

其次,在将获取的大量数据写入到轻易云集成平台时,通过批量处理机制极大提升了速度与效率。为了实现这一点,采用了写入API: 写入空操作。由于两者之间存在一定的数据格式差异,我们通过定制化的数据映射对接模块进行精准转换,确保所有字段都能准确对应,实现无缝衔接。

此外,在整个流程中,还设置了定时抓取功能,以便可靠且按时地从金蝶云星空拉取最新的业务数据,并实时同步至轻易云集成平台。这不仅提升了业务透明度,也保证了系统间的数据一致性。而对于任何可能出现的异常情况,则借助于轻易云的平台内建重试机制及日志记录功能,使得运维更加简便、有效。

这个案例展示了一次全面而细致的系统对接工作,不仅涵盖如何高效利用API接口来完成跨平台数据整合,也能清晰地反映出各种潜在问题以及相应解决策略。下文我们会逐步深入解释每一个技术环节,以及具体代码实现和配置方法。 钉钉与CRM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接口来获取客户物料对照表的数据,并进行初步加工。

接口配置与请求参数

首先,我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。以下是关键的元数据配置:

{
  "api": "executeBillQuery",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "FMaterialId_FNumber",
  "id": "FEntity_FEntryID",
  "name": "FNumber",
  "request": [
    {"field":"FID","label":"FID","type":"string","describe":"FCUSTID","value":"FID"},
    {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"编码","value":"FBillNo"},
    {"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","describe":"名称","value":"FDocumentStatus"},
    {"field":"FSaleOrgId_FNumber","label":"销售组织","type":"string","describe":"创建组织","value":"FSaleOrgId.FNumber"},
    {"field":"FCustomerId_FNumber","label":"客户","type":"string","describe":"使用组织","value":"FCustomerId.FNumber"},
    {"field":"FModifyDate","label":"修改日期","type":"string","describe":"描述","value":"FModifyDate"},
    {"field":"FModifierId_FNumber","label":"修改人","type":"string","describe":"客户类别","value":"FModifierId"},
    {"field":"FCreateDate","label":"创建日期","type":"string","describe":"客户分组","value":"FCreateDate"},
    {"field":"FCreatorId_FNumber","label":"创建人","type":"string","describe":"销售部门","value":"FCreatorId"},
    {"field":"FUseOrgId_FNumber","label":"使用组织","type":""},
    ...
  ],
  "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": "",},
    ...
  ],
  ...
}

请求参数解析

在上述配置中,request部分定义了我们需要从金蝶云星空获取的数据字段,包括单据编号、单据状态、销售组织、客户等。这些字段将用于后续的数据处理和分析。

otherRequest部分则定义了一些额外的请求参数,如分页参数和过滤条件。例如,FilterString用于指定查询条件,可以根据业务需求进行调整:

{
  "FilterString": {
    "label": "过滤条件",
    ...
    "value": "{PAGINATION_START_ROW}"
  }
}

调用接口

通过轻易云平台,我们可以使用POST方法调用executeBillQuery接口。以下是一个示例请求:

{
  "apiName": "/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc",
  ...
}

数据清洗与转换

获取到原始数据后,我们需要对其进行清洗和转换,以便后续处理。以下是一些常见的数据清洗操作:

  1. 字段映射:将原始字段映射到目标系统的字段。例如,将金蝶云星空的FBillNo映射到目标系统的订单编号。
  2. 数据格式转换:将日期格式统一为标准格式,确保不同系统间的一致性。
  3. 去重:删除重复记录,确保数据唯一性。

示例代码

以下是一个简单的Python示例代码,用于调用接口并处理返回的数据:

import requests
import json

url = 'https://your-kingdee-url/k3cloud/Kingdee.BOS.WebApi.ServicesStub.DynamicFormService.ExecuteBillQuery.common.kdsvc'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
   ...
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
data = response.json()

# 数据清洗与转换
cleaned_data = []
for record in data['Result']['ResponseStatus']['SuccessEntitys']:
   cleaned_record = {
       '订单编号': record['FBillNo'],
       '单据状态': record['FDocumentStatus'],
       '销售组织': record['FSaleOrgId.FNumber'],
       ...
   }
   cleaned_data.append(cleaned_record)

# 输出清洗后的数据
print(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False, indent=4))

通过以上步骤,我们成功地从金蝶云星空获取了客户物料对照表的数据,并进行了初步加工,为后续的数据处理奠定了基础。在实际应用中,可以根据具体业务需求进一步优化和扩展这些操作。 如何开发企业微信API接口

数据集成生命周期中的ETL转换:将源数据转为目标平台API格式

在数据集成的过程中,ETL(提取、转换、加载)是一个至关重要的步骤。本文将深入探讨如何利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,最终写入目标平台的API接口。

API接口配置与元数据解析

首先,我们需要了解目标平台API接口的具体配置和元数据要求。在本次案例中,我们使用的是“写入空操作”API,其元数据配置如下:

{
  "api": "写入空操作",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true
}

该配置表明我们需要通过HTTP POST方法调用“写入空操作”API,并且在执行前需要进行ID校验。

数据提取与清洗

在ETL流程的第一步,我们从源平台提取数据并进行必要的清洗。假设我们从金蝶系统中提取了客户物料对照表的数据,这些数据可能包含冗余信息或格式不一致的问题。我们需要通过一系列清洗操作来确保数据的一致性和完整性。例如:

  • 去除重复记录
  • 标准化日期格式
  • 清理无效字符

这些清洗操作可以通过轻易云的数据处理模块来实现,该模块提供了丰富的数据清洗功能,支持自定义脚本和规则。

数据转换与映射

完成数据清洗后,我们进入ETL流程的第二步:数据转换。此时,我们需要将清洗后的源数据转换为目标平台API所能接收的格式。这一步通常涉及到字段映射、数据类型转换以及结构调整。

例如,假设源数据包含以下字段:

{
  "customer_id": "12345",
  "material_code": "A001",
  "quantity": 100,
  "date": "2023-10-01"
}

而目标API要求的数据格式如下:

{
  "id": "12345",
  "code": "A001",
  "amount": 100,
  "timestamp": "2023-10-01T00:00:00Z"
}

我们需要进行字段映射和类型转换:

  1. customer_id映射为id
  2. material_code映射为code
  3. quantity映射为amount
  4. 将日期格式标准化为ISO8601格式

这些转换可以通过轻易云的平台内置的转换工具来完成,也可以编写自定义脚本实现更复杂的逻辑。

数据写入目标平台

完成上述步骤后,我们就可以将转换后的数据写入目标平台。根据元数据配置,我们需要通过HTTP POST方法调用“写入空操作”API,并确保在执行前进行ID校验。

以下是一个示例代码片段,展示如何使用Python调用该API:

import requests

# 转换后的数据
data = {
    "id": "12345",
    "code": "A001",
    "amount": 100,
    "timestamp": "2023-10-01T00:00:00Z"
}

# API URL
url = 'https://api.targetplatform.com/execute'

# 发起POST请求
response = requests.post(url, json=data)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    print("Data successfully written to the target platform.")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.status_code}")

该代码片段展示了如何将转换后的JSON对象通过POST方法发送到目标API,并检查响应状态码以确认操作是否成功。

小结

本文详细探讨了如何利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,最终写入目标平台API接口。通过理解和应用元数据配置,我们能够高效地完成从数据提取、清洗到转换和写入的全过程。这不仅提升了业务透明度和效率,也确保了不同系统间的数据无缝对接。 数据集成平台API接口配置

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