金蝶云星空销售订单数据集成到轻易云平台的技术实践之旅
在当今企业信息系统架构复杂多样的大环境下，实现跨系统的数据对接与高效管理至关重要。我们本次分享的是一个关于金蝶云星空（Kingdee Cloud Star）和轻易云集成平台的数据对接案例，具体场景是将金蝶云星空中的销售订单数据无缝集成到轻易云平台，用于后续业务分析和处理。
确保数据不漏单：接口调用与监控机制
首先，我们利用金蝶云星空提供的executeBillQuery API接口进行销售订单数据的抓取。在这个过程中，为确保没有遗漏任何订单记录，通过定时调度机制来可靠地抓取接口返回的数据。这不仅能够保证任务按照设定周期执行，也可以通过实时监控和日志记录功能，及时发现并反馈潜在问题。例如，每隔1小时触发一次API请求，并检查返回结果是否完整：
GET /executeBillQuery?formId=SAL_SALEORDER&filterString=status='A'上述请求通过特定过滤条件fetch出状态为‘已审核’的所有销售订单。为了防止漏单情况发生，需要每次拉取后更新相应标记（如时间戳或序号），以便下一轮调度能准确定位新增或未处理完成的部分。
批量快速写入：数据传输优化及性能提升
当成功获取到需要的数据之后，下一个关键步骤就是如何高效地将这些大批量数据迅速写入到轻易云集成平台。针对这点，我们采用了以下策略：
- 分批提交：为了避免大容量数据导致网络拥塞或者一次性操作超时失败，将获取到的订单按合理大小拆分为多个批次。
- 异步处理：采用异步处理模型，使得每个批次之间独立运行互不干扰，有效提高整体吞吐量。
- 错误重试机制：引入重试逻辑，当某个批次因网络波动等原因导致写入失败时，会自动重新尝试几次，以增加成功率。
例如，通过脚本实现如下调用：
POST /batchDataIngest
{
"data": [{...}, {...}, ...], // 销售订单列表JSON数组
"targetTable": "sales_order"
}这种方式既能保证速度，又兼顾到了稳定性，即使面对突发的大量订单也能够游刃有余。
实现格式转换与映射
由于两个系统间可能存在一定格式差异，比如字段命名规范、日期时间格式等，在实际实施过程中还需根据
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。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取销售订单数据，并进行初步加工。
接口配置与调用
首先，我们需要配置和调用金蝶云星空的executeBillQuery接口。该接口使用POST方法，主要用于查询销售订单信息。以下是元数据配置的详细内容：
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FBillNo",
"id": "FSaleOrderEntry_FEntryID",
"name": "FBillNo",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"FID","label":"FID","type":"string","describe":"FID","value":"FID"},
{"field":"FSaleOrderEntry_FEntryID","label":"FSaleOrderEntry_FEntryID","type":"string","describe":"FSaleOrderEntry_FEntryID","value":"FSaleOrderEntry_FEntryID"},
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"FBillNo"},
{"field":"FDocumentStatus","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态","value":"FDocumentStatus"},
{"field":"FSaleOrgId_FNumber","label":"销售组织","type":"string","describe":"销售组织","value":"FSaleOrgId.FNumber"},
{"field":"FDate","label":"日期","type":"string","describe":"日期","value":"FDate"},
{"field":"FCustId_FNumber","label":"客户","type":"string","describe":"客户","value":"FCustId.FNumber"},
{"field":"FSaleDeptId_Fnumber","label":"销售部门","type":"string","describe":"销售部门","value":"FSaleDeptId.Fnumber"},
{"field":"FReceiveAddress","label":"收货地址","type":"string","describe":"收货地址","value":"FReceiveAddress"},
{"field":...}
],
"otherRequest": [
{"field":...}
],
"autoFillResponse": true
}请求参数解析
在请求参数中，我们需要特别关注以下几个关键字段：
- FormId: 必须填写金蝶的表单ID，例如
SAL_SaleOrder，表示我们要查询的是销售订单。 - FieldKeys: 查询字段集合，通过
ArrayToString转换为逗号分隔的字符串格式。 - FilterString: 用于设置过滤条件，例如
FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FBillTypeID.FNUMBER in('XSDD11_SYS','XSDD10_SYS')。 - Limit 和 StartRow: 分页参数，用于控制每次查询的数据量和起始行索引。
数据请求与清洗
在实际操作中，我们会先构建一个请求体，将上述配置中的字段填充到请求体中。例如：
{
"FormId": "SAL_SaleOrder",
"FieldKeys": "FID,FBillNo,FDocumentStatus,FSaleOrgId.FNumber,FDate,FCustId.FNumber,...",
"FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01' and FBillTypeID.FNUMBER in('XSDD11_SYS','XSDD10_SYS')",
"Limit": 1000,
"StartRow": 0
}然后，通过HTTP POST方法将请求发送到金蝶云星空的API端点。响应结果通常是一个JSON对象，包含了我们所需的销售订单数据。
数据转换与写入
获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。例如，将日期格式统一、去除无效字符、根据业务逻辑进行字段映射等。这些操作可以通过轻易云平台提供的数据处理工具实现。
以下是一个简单的数据转换示例：
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for entry in raw_data:
cleaned_entry = {
'订单编号': entry['FBillNo'],
'客户编号': entry['FCustId.FNumber'],
'订单日期': format_date(entry['FDate']),
'物料编码': entry['FMaterialId.Fnumber'],
'数量': int(entry['FQty']),
'金额': float(entry['FAmount'])
}
cleaned_data.append(cleaned_entry)
return cleaned_data
def format_date(date_str):
# 假设日期格式为 YYYY-MM-DD
return date_str.split('T')[0]清洗后的数据可以直接写入目标系统，如数据库或其他业务系统，以供进一步分析和使用。
实时监控与调试
为了确保数据集成过程的顺利进行，实时监控和调试是必不可少的。轻易云平台提供了可视化的监控界面，可以实时查看数据流动情况、处理状态以及可能出现的问题。这有助于快速定位和解决问题，提高整体效率。
通过以上步骤，我们成功地调用了金蝶云星空的executeBillQuery接口，获取并加工了销售订单数据。这只是整个数据集成生命周期中的第一步，但却是至关重要的一环，为后续的数据处理和分析奠定了基础。
数据集成生命周期的ETL转换与写入
在数据集成生命周期的第二步中，我们将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台的API接口实现这一过程。
元数据配置解析
首先，我们需要理解元数据配置中的各个参数，以便在实际操作中正确应用：
- api: "写入空操作" - 这是我们将在目标平台上调用的API名称。
- effect: "EXECUTE" - 表示执行操作。
- method: "POST" - 使用HTTP POST方法进行数据传输。
- idCheck: true - 表示在写入数据前需要进行ID检查。
数据请求与清洗
在进入ETL转换之前，我们假设已经完成了数据请求与清洗阶段。此时，源平台的数据已经被提取并清洗完毕，准备进入下一步的转换和写入。
数据转换
ETL中的转换步骤至关重要，需要确保源数据格式符合目标平台API接口的要求。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何进行数据转换：
import json
# 假设我们从源平台获取到的数据如下
source_data = {
"order_id": 12345,
"customer_name": "张三",
"order_amount": 250.75,
"order_date": "2023-10-01"
}
# 定义目标平台所需的数据格式
def transform_data(data):
transformed_data = {
"id": data["order_id"],
"name": data["customer_name"],
"amount": data["order_amount"],
"date": data["order_date"]
}
return transformed_data
# 转换后的数据
transformed_data = transform_data(source_data)
print(json.dumps(transformed_data, ensure_ascii=False))数据写入
一旦完成了数据转换，我们就可以使用轻易云集成平台提供的API接口将数据写入目标平台。以下是一个使用Python和requests库实现POST请求的示例：
import requests
# API URL
url = "https://api.qingyiyun.com/write"
# 转换后的数据
payload = json.dumps(transformed_data)
# HTTP headers
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
# 发起POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
print("数据成功写入目标平台")
else:
print(f"写入失败，状态码：{response.status_code}")ID检查机制
根据元数据配置中的idCheck参数，我们需要在写入前进行ID检查。这可以通过在发送POST请求前查询目标平台是否存在相同ID的数据来实现。如果存在，则更新现有记录；如果不存在，则创建新记录。
以下是一个简单的ID检查和更新/创建逻辑示例：
def check_and_write(data):
# 查询是否存在相同ID的数据
query_url = f"https://api.qingyiyun.com/query?id={data['id']}"
query_response = requests.get(query_url)
if query_response.status_code == 200 and query_response.json():
# 如果存在，则更新记录
update_url = f"https://api.qingyiyun.com/update?id={data['id']}"
update_response = requests.post(update_url, headers=headers, data=payload)
if update_response.status_code == 200:
print("记录成功更新")
else:
print(f"更新失败，状态码：{update_response.status_code}")
else:
# 如果不存在，则创建新记录
create_response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
if create_response.status_code == 200:
print("记录成功创建")
else:
print(f"创建失败，状态码：{create_response.status_code}")
check_and_write(transformed_data)通过上述步骤和代码示例，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入。这一过程不仅确保了数据格式的一致性，还通过ID检查机制提高了数据操作的准确性和可靠性。
