聚水潭数据集成到金蝶云星空的技术实现

在现代业务环境中，系统之间的数据对接已成为提升效率和精准度的重要手段。本文聚焦于具体案例：如何通过轻易云数据集成平台，实现将聚水潭上的商品资料自动同步至金蝶云星空。这个方案命名为：[自动]-商品资料同步-V1.0。

聚水潭接口调用及分页处理

首先，我们使用了聚水潭提供的API /open/sku/query 来获取商品资料。在该接口上，分页查询是一个需要特别注意的问题，因为大批量的数据请求会导致性能瓶颈和限流问题。为此，我们设定了合理的分页大小，并在每次请求后主动判定剩余页数，通过循环机制依次抓取直到所有数据完全拉取完毕。

def fetch_sku_data(page):
    response = requests.get(f"{base_url}/open/sku/query", params={'page': page, 'limit': 100})
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        # 错误处理和重试机制

数据格式转换与映射

从聚水潭获取的数据格式往往与金蝶云星空要求的不一致，因此我们需要进行必要的数据格式转换。例如，将某些字段重新命名、类型转换等，使得其符合金蝶云星空API batchSave 的要求。这一环节由自定义的映射规则完成，以确保数据写入时不发生错误。

def transform_data(data):
    transformed = {}
    transformed['productCode'] = data['sku_id']
    transformed['productName'] = data['name']
    # 其他字段的映射逻辑
    return transformed

批量快速写入到金蝶云星空

为了提高写入速度以及降低单次请求负载，我们利用批量操作来向金蝶云星空导入转化后的商品资料。通过 batchSave API 的一次性多记录提交功能，实现高效、大量的数据插入。同时，设置异常处理与错误重试机制以应对可能出现的网络故障或服务不可用情况。

def batch_save_to_kingdee(data_batch):
    response = requests.post(f"{kingdee_api_base}/batchSave", json=data_batch)
    if response.status_code == 200:
        log.info("Batch save successful")
    else:
        log.error("Batch save failed, retrying...")
        # 重试逻辑 

以上流程简要概述了我们的整体思路，从数据抓取、转换再到批量写入，每个步骤都经过精心设计并结合实际运行需求进行了优化调整，旨在保证整个体系稳定高

调用聚水潭接口/open/sku/query获取并加工数据的技术案例

在数据集成过程中，调用源系统的API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聚水潭的/open/sku/query接口来获取并加工商品资料数据。

接口配置与请求参数

首先，我们需要了解该接口的基本配置和请求参数。根据元数据配置，/open/sku/query接口使用POST方法进行调用，主要用于查询商品SKU信息。以下是该接口的请求参数：

• page_index: 开始页，默认值为1。
• page_size: 每页条数，默认值为30，最大值为50。
• modified_begin: 修改开始时间，与结束时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天。
• modified_end: 修改结束时间，与起始时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天。

这些参数确保了我们可以分页获取数据，并且可以根据修改时间范围来筛选需要的数据。

请求参数动态化

为了实现自动化和灵活性，我们通常会将某些参数动态化。例如：

• modified_begin 和 modified_end 可以分别设置为上次同步时间和当前时间，以确保每次只获取最新修改的数据。这些值可以通过模板变量如 {{LAST_SYNC_TIME|datetime}} 和 {{CURRENT_TIME|datetime}} 来动态生成。

数据请求与清洗

在实际操作中，我们需要构建一个POST请求，将上述参数传递给聚水潭的API。以下是一个示例请求体：

{
  "page_index": "1",
  "page_size": "50",
  "modified_begin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"
}

发送请求后，我们会收到一个包含商品SKU信息的响应。接下来，需要对这些数据进行清洗，以便后续处理和存储。清洗过程可能包括：

• 去除无效或重复的数据。
• 标准化字段格式，如日期格式转换。
• 根据业务需求过滤特定字段或记录。

数据转换与写入

清洗后的数据通常需要进行一定的转换，以适应目标系统的数据结构。例如，将SKU信息映射到目标系统中的商品表结构中。这一步骤可能涉及字段重命名、类型转换等操作。

最后，将转换后的数据写入目标系统。轻易云平台提供了多种写入方式，包括直接插入数据库、调用目标系统API等。在这个过程中，同样需要处理可能出现的错误和异常情况，如网络故障、数据格式不匹配等。

异常处理与补偿机制

在实际应用中，不可避免地会遇到各种异常情况。因此，设计一个健壮的异常处理机制非常重要。例如，当某次请求失败时，可以通过重试机制或补偿机制来确保数据最终一致性。

元数据配置中提到的“接管字段” (takeOverRequest) 就是一种补偿机制。当某个任务未能按时完成时，可以通过调整时间范围重新发起请求，以确保数据不会丢失。

定时任务与自动化

为了实现全自动化的数据同步，可以利用定时任务（crontab）来定期触发数据获取和处理流程。例如，每两小时执行一次同步任务：

"crontab": "2 */2 * * *"

这种方式确保了我们的数据始终保持最新状态，并且减少了手动干预的工作量。

综上所述，通过合理配置和使用轻易云平台，我们可以高效地调用聚水潭接口 /open/sku/query 获取并加工商品资料，实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务透明度和效率，也为企业的数据管理提供了强有力的支持。

使用轻易云数据集成平台实现金蝶云星空API接口的数据转换与写入

在轻易云数据集成平台中，将已经集成的源平台数据转换为金蝶云星空API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台，是一个关键的步骤。本文将深入探讨这一过程中的技术细节，特别是如何利用元数据配置实现ETL（Extract, Transform, Load）转换。

API接口配置与调用

在本案例中，我们使用的是金蝶云星空的batchSave API接口。该接口采用POST方法，支持批量保存操作。以下是具体的元数据配置：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "rowsKey": "array",
    "rows": 1,
    "method": "batchArraySave"
  },
  "request": [
    {"field":"FMATERIALID","label":"FMATERIALID","type":"string","value":"_findCollection find FMATERIALID from 31bb08d9-63ba-321f-9469-296f2ed73be3 where FNumber={sku_id}"},
    {"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"{name}{properties_value}"},
    {"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"{sku_id}"},
    {"field":"FMaterialGroup","label":"物料分组","type":"string","value":"_function case '{category}' when '包包' then 'BB' when '百货' then 'BH' when '辅料' then 'FL' when '化妆品' then 'HZP' when '女装 - 裤子' then 'KZ' when '女装 - 连体裤' then 'LTK' when '女装 - 马甲' then 'MJ' when '女装 - 毛织' then 'MZ' when '女装 - 内衣' then 'NY' when '女装 - 牛仔' then 'NZ' when '女装 - 裙子' then 'QZ' when '女装 - 衬衫' then 'SC' when '女装 - 上衣' then 'SY' when '女装 - T恤' then 'TS' when '女装 - 外套' then 'WT' when '女装 - 卫衣' then 'WY' else 'QT' end"},
    {"field":"FCreateOrgId","label":"创建组织","type":"string","value":"101"},
    {"field":"FUseOrgId","label":"使用组织","type":"string","value":"101"},
    {
      "field": "SubHeadEntity",
      "label": "基本",
      "type": "object",
      "children": [
        {"field": "FErpClsID", "label": "物料属性", "type": "string", "value": "1", "parent": "SubHeadEntity"},
        {"field": "FBaseUnitId", "label": "基本单位", "type": "string", "value": "Pcs", "parent": "SubHeadEntity"},
        {"field": "FCategoryID", 
         "label": 
         存货类别, 
         type: string, 
         describe: CHLB01_SYS, 
         value: _function case when '{vc_name}' in ('采购','招商事业部') then CHLB09_SYS when '{vc_name}' in ('生产','档口','卫衣','淘宝','服装事业部') then CHLB08_SYS end,
         parent: SubHeadEntity}
      ]
    }
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

在ETL过程中，首先需要从源系统请求数据并进行必要的清洗。这里我们使用_findCollection函数来查找特定条件下的数据，例如：

{"field":"FMATERIALID","label":"FMATERIALID","type":"string","value":"_findCollection find FMATERIALID from 31bb08d9-63ba-321f-9469-296f2ed73be3 where FNumber={sku_id}"}

这个配置表示从指定集合中查找符合条件的FMATERIALID，其中{sku_id}是动态参数。

数据转换

数据转换是ETL过程中的核心步骤。在本案例中，我们利用了多个转换函数和条件语句来实现复杂的数据映射。例如，物料分组字段FMaterialGroup的值根据不同的分类进行映射：

{"field":"FMaterialGroup","label":"物料分组","type":"string","value":
"_function case '{category}' 
when 
包包
then BB 
when 
百货
then BH 
when 
辅料
then FL 
when 
化妆品
then HZP 
when 女装 - 裤子
then KZ 
else QT end"}

这种方式确保了不同类别的数据能够正确映射到目标系统中预定义的分类代码。

数据写入

最后一步是将转换后的数据写入目标系统。在这里，我们通过调用金蝶云星空的API接口完成数据写入操作。特别地，我们设置了自动提交和审核功能：

{"field":"IsAutoSubmitAndAudit",
"label":
"提交并审核",
"type":
"bool",
"value":
"_function CASE WHEN '_findCollection find FMATERIALID from 31bb08d9-63ba-321f-9469-296f2ed73be3 where FNumber={sku_id} _endFind'>0 THEN false ELSE true END"}

这段配置表示如果已经存在相同的FMATERIALID，则不自动提交和审核，否则执行提交和审核操作。

通过上述步骤，我们成功实现了从源平台到金蝶云星空API接口的数据ETL转换与写入。这一过程充分利用了轻易云数据集成平台提供的元数据配置功能，实现了高效、灵活的数据集成。