从金蝶云星空到轻易云集成平台的数据对接:物料查询案例
在企业管理过程中,数据的无缝对接和高效处理是关键。本文将带您深入探讨如何通过金蝶云星空的executeBillQuery
接口,将物料信息高效地集成到轻易云数据集成平台,具体实现方案为"物料查询"。
金蝶云星空API调用与数据抓取
首先,为了确保从金蝶云星空获取的数据不遗漏,我们使用定时任务触发器来可靠地调用其 executeBillQuery
接口。这一方法不仅保证了每次都能准时获取最新的物料数据,还可以有效解决分页和限流问题。以下是具体步骤:
- 配置定时任务:设置合适的时间间隔,以确保频繁调用不会导致API超负荷,同时也能及时更新数据。
- 处理分页与限流:
- 使用循环机制逐页请求,从而获得完整的数据集。
- 实施限流控制策略,如指数退避算法,以应对突发的大量请求及对应服务端限制。
数据写入到轻易云集成平台
在成功获取并预处理好所需的物料信息后,下一步便是快速且批量地将这些数据写入到轻易云平台中。针对大量数据传输过程中可能遇到的问题,例如格式差异、异常状况等,通过以下几个步骤进行优化:
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自定义映射:利用轻易云提供的数据映射功能,将金蝶系统中的字段与目标系统中的字段做精准匹配,从而避免因字段不一致导致的数据错误。
-
批量写入优化:
- 使用分段提交的方法,高效地减少单次提交的数据量,并行提升速度。
- 应用事务机制,在发生错误时能够回滚重试,提高整体稳定性。
-
异常处理与监控:
- 配置详细日志记录,每一步骤均可实时监控,一旦发现异常(例如网络波动或接口响应延迟),立即触发错误重试机制以保障操作连续性和完整性。
对齐两端的数据格式差异
不同系统间往往存在着一定程度上的结构差异,这就要求我们在实际操作中进行相应调整。例如,对于日期、数值等特殊格式,需要编写专门转换逻辑,以确保基础结构的一致性。此外对于复杂类型,如嵌套列表或对象,也要合理设计解析规则,实现如期望般结果显示。
至此,我们完成了从金蝶云星空提取出原始物料信息,并顺利导入至轻易云集成平台的重要环节
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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery
接口来获取物料数据,并对其进行初步加工。
接口配置与调用
首先,我们需要配置并调用金蝶云星空的executeBillQuery
接口。根据提供的元数据配置,我们可以看到该接口使用POST方法,主要参数包括物料ID(FMATERIALID)、编码(FNumber)等。
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FNumber",
"id": "FMATERIALID",
"pagination": {
"pageSize": 100
},
"request": [
{"field": "FMATERIALID", "label": "实体主键", "type": "string", "value": "FMATERIALID"},
{"field": "FNumber", "label": "编码", "type": "string", "value": "FNumber"},
{"field": "FName", "label": "名称", "type": "string", "value": "FName"},
{"field": "FSpecification", "label": "规格型号", "type": "string", "value": "FSpecification"},
{"field": ...}
],
...
}
请求参数构建
根据元数据配置,我们需要构建请求参数。以下是一个示例请求体:
{
"FormId":"BD_MATERIAL",
"FieldKeys":"FMATERIALID,FNumber,FName,FSpecification,FOldNumber,FBARCODE,FDescription,FMaterialGroup.FNumber,FErpClsID,FDocumentStatus,FForbidStatus,FBaseUnitId.FNumber,FCreateOrgId.FNumber,FUseOrgId.FNumber,FIsInventory,FIsSale,FIsAsset,FIsSubContract,FIsProduce,FIsPurchase,FStockId.FNumber,FPurchaseOrgId.FNumber,FPurchaseOrgId.FName,...",
...
}
其中,FormId
指定了业务对象表单ID为物料表单(BD_MATERIAL),FieldKeys
包含了我们需要查询的字段集合。
分页处理
为了提高查询效率,我们采用分页处理。元数据中的分页参数如下:
{
...
{"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}"},
...
}
在实际请求中,我们可以设置每页大小为100条记录,并通过循环调整StartRow
来实现分页查询。
数据清洗与加工
获取到原始数据后,需要对其进行清洗和初步加工。例如,去除无效字段、格式化日期、转换编码等操作。以下是一个简单的数据清洗示例:
def clean_data(raw_data):
cleaned_data = []
for record in raw_data:
cleaned_record = {
'MaterialID': record['FMATERIALID'],
'Code': record['FNumber'],
'Name': record['FName'],
'Specification': record['FSpecification'],
'OldCode': record['FOldNumber'],
'Barcode': record['FBARCODE'],
'Description': record['FDescription'],
'MaterialGroup': record['FMaterialGroup_FNumber'],
...
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data
实时监控与日志记录
在数据集成过程中,实时监控和日志记录是确保系统稳定性和问题追踪的重要手段。轻易云平台提供了全面的监控功能,可以实时查看每个环节的数据流动和处理状态。
通过以上步骤,我们成功地调用了金蝶云星空的executeBillQuery
接口,获取并初步加工了物料数据。这为后续的数据转换与写入奠定了坚实基础。
轻易云数据集成平台中的ETL转换与API接口应用案例
在轻易云数据集成平台的生命周期中,ETL(Extract, Transform, Load)转换是关键步骤之一。本文将深入探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换,并通过轻易云集成平台API接口写入目标平台。
数据请求与清洗
在数据请求阶段,我们从源系统中提取原始数据。假设我们需要从ERP系统中提取物料信息,这些信息可能包含物料ID、名称、数量、单位等字段。在清洗阶段,我们需要确保这些数据的完整性和一致性,例如去除重复项、修正格式错误等。
数据转换
接下来是数据转换阶段,这是ETL过程中的核心部分。我们需要将清洗后的数据转换为目标平台所能接收的格式。以下是一个具体的技术案例:
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定义源数据结构:
{ "material_id": "12345", "material_name": "螺丝钉", "quantity": 1000, "unit": "个" }
-
定义目标数据结构: 根据元数据配置,目标平台要求的数据结构可能如下:
{ "id": "12345", "name": "螺丝钉", "count": 1000, "unit_type": "个" }
-
编写转换逻辑: 我们需要编写一个转换脚本,将源数据结构映射到目标数据结构。例如,使用Python语言可以这样实现:
def transform_data(source_data): target_data = { "id": source_data["material_id"], "name": source_data["material_name"], "count": source_data["quantity"], "unit_type": source_data["unit"] } return target_data
数据写入
完成数据转换后,我们使用轻易云集成平台提供的API接口将数据写入目标平台。根据元数据配置,API接口信息如下:
{
"api": "写入空操作",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
-
构建HTTP请求: 我们需要构建一个HTTP POST请求,将转换后的数据发送到目标API接口。例如,可以使用Python的requests库来实现:
import requests def write_to_target_platform(data): url = 'https://api.qingyiyun.com/write' headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.status_code, response.json() # 转换后的示例数据 transformed_data = { "id": "12345", "name": "螺丝钉", "count": 1000, "unit_type": "个" } status_code, response_json = write_to_target_platform(transformed_data) if status_code == 200: print("Data written successfully:", response_json) else: print("Failed to write data:", response_json)
-
ID检查: 根据元数据配置中的
idCheck
属性,如果启用了ID检查,我们需要确保每条记录在写入之前都经过唯一性验证。这可以通过查询目标系统现有记录来实现,以避免重复插入。
实时监控与日志记录
为了确保整个ETL过程的透明性和可追溯性,我们可以在每个关键步骤添加日志记录和实时监控。例如,在Python脚本中可以使用logging模块来记录每一步的状态和错误信息:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def transform_and_write(source_data):
try:
logging.info("Starting data transformation")
transformed_data = transform_data(source_data)
logging.info("Data transformation completed")
logging.info("Writing data to target platform")
status_code, response_json = write_to_target_platform(transformed_data)
if status_code == 200:
logging.info("Data written successfully")
else:
logging.error(f"Failed to write data: {response_json}")
except Exception as e:
logging.error(f"Error during ETL process: {e}")
# 示例源数据
source_data = {
"material_id": "12345",
"material_name": "螺丝钉",
"quantity": 1000,
"unit": "个"
}
transform_and_write(source_data)
通过上述技术案例,可以看到如何利用轻易云数据集成平台进行ETL转换,并通过API接口将处理后的数据高效地写入目标平台。这不仅提高了业务流程的自动化程度,还确保了数据的一致性和准确性。