案例分享：金蝶云星空数据集成到轻易云平台，实现业务员信息查询

在本技术案例中，我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台对接金蝶云星空系统，重点讲解如何配置和调用executeBillQuery API，从而实现业务员信息的高效查询。

为了确保所有步骤能够顺利进行并且不漏单，我们综合运用了轻易云多项功能特性，包括高吞吐量的数据写入能力、集中监控与告警系统以及自定义的数据转换逻辑。接下来，本案例将聚焦于以下几个关键方面：

1. 大数据快速写入：利用轻易云强大的数据处理引擎，提高了大量业务员数据的写入速度。
2. API资产管理：通过统一视图全面掌握API使用情况，实现资源优化。
3. 异常检测与错误重试机制：保证在各种异常情况下依然能够稳定获取和处理数据。
4. 接口调用与分页限流问题解决方案：细化展示如何应对分页和限流问题，使得整个过程更加顺畅。

具体操作涉及多个层面的设置，例如定时抓取金蝶云星空接口的数据，并批量集成到轻易云平台；以及实时监控接口状态，确保每次调用都能成功执行。另外，还会介绍如何处理两者之间的数据格式差异，以便更好地完成不同系统间的数据对接任务。

以下是详细配置及具体实施步骤。

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，以实现对业务员信息的查询和数据加工。

接口配置与调用

首先，我们需要配置元数据以便正确调用金蝶云星空的executeBillQuery接口。以下是关键的元数据配置：

{
  "api": "executeBillQuery",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "FName",
  "id": "FNumber",
  "name": "FNumber",
  "request": [
    {"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"FName"},
    {"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"FNumber"},
    {"field":"FID","label":"FID","type":"string","value":"FID"},
    {"field":"FStaffNumber","label":"FStaffNumber","type":"string","value":"FStaffNumber"}
  ],
  "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":"TopRowCount","label":"返回总行数","type":"int","describe":"金蝶的查询分页参数"},
    {"field":"FilterString","label":"过滤条件","type":"string","describe":"示例写法 FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>=","value":"FModifyDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}'"},
    {"field":"FieldKeys","label":"需查询的字段key集合","type":"array","describe":"金蝶分录主键ID格式：FPOOrderEntry_FEntryId,其它格式 FPurchaseOrgId.FNumber", "parser":{"name": "ArrayToString", "params": ","}},
    {"field": "FormId", "label": "业务对象表单Id", "type": "string", "describe": "必须填写金蝶的表单ID如:PUR_PurchaseOrder", "value": "BD_Empinfo"}
  ],
  "autoFillResponse": true
}

请求参数解析

1. 基本请求字段：

   • FName: 名称
   • FNumber: 编码
   • FID: FID
   • FStaffNumber: 员工编号

2. 其他请求字段：

   • Limit: 最大行数，用于分页控制。
   • StartRow: 开始行索引，用于分页控制。
   • TopRowCount: 返回总行数。
   • FilterString: 过滤条件，例如"FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>="。
   • FieldKeys: 查询字段key集合，使用逗号分隔。
   • FormId: 表单ID，此处为BD_Empinfo，表示业务员信息。

数据请求与清洗

在实际操作中，通过POST方法向金蝶云星空发送请求，获取所需的数据。以下是一个示例请求体：

{
  "FormId": "BD_Empinfo",
  "FieldKeys": ["FID", "FName", "FNumber", "FStaffNumber"],
  "FilterString": "FModifyDate>='2023-01-01'",
  "Limit": 100,
  "StartRow": 0,
  ...
}

通过上述请求，我们可以获取到符合条件的数据。在轻易云平台中，这些数据会自动填充到响应中，便于后续处理。

数据转换与写入

在获取到原始数据后，需要对其进行必要的清洗和转换。例如，将日期格式标准化、去除无效字符等。最终，将处理后的数据写入目标系统或数据库中。

以下是一个简单的数据转换示例：

def clean_data(data):
    for record in data:
        record['FName'] = record['FName'].strip()
        record['ModifyDate'] = standardize_date(record['ModifyDate'])
    return data

def standardize_date(date_str):
    # 假设输入格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS
    return date_str.split(' ')[0]

通过上述步骤，我们能够确保从源系统获取的数据经过清洗和转换后，符合目标系统的要求。

总结

本文详细介绍了如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工业务员信息。从元数据配置、请求参数解析，到数据请求与清洗，再到最终的数据转换与写入，每一步都至关重要。希望这些技术细节能够为您的系统集成工作提供有价值的参考。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换和数据写入

在数据集成生命周期的第二步中，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台轻易云集成平台API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节，特别是如何利用元数据配置来实现这一目标。

数据请求与清洗

在进行ETL转换之前，我们首先需要从源平台获取原始数据，并对其进行必要的清洗和预处理。假设我们从金蝶系统中查询到业务员的数据，这些数据可能包含冗余信息或格式不一致的问题。因此，我们需要对这些原始数据进行清洗，确保其符合后续处理的要求。

{
  "data": [
    {"id": "001", "name": "张三", "department": "销售部", "status": "active"},
    {"id": "002", "name": "李四", "department": "市场部", "status": "inactive"},
    // 更多业务员数据...
  ]
}

数据转换

清洗后的数据需要进行转换，以符合目标平台API接口的要求。根据元数据配置，我们知道目标平台的API接口要求使用POST方法，并且需要检查ID字段。我们可以编写一个转换函数，将源数据转换为目标格式。

def transform_data(source_data):
    transformed_data = []
    for record in source_data:
        if record["status"] == "active":
            transformed_record = {
                "api": "写入空操作",
                "effect": "EXECUTE",
                "method": "POST",
                "idCheck": True,
                "data": {
                    "id": record["id"],
                    "name": record["name"],
                    // 其他必要字段...
                }
            }
            transformed_data.append(transformed_record)
    return transformed_data

上述代码将源数据中的每个记录转换为符合目标API接口要求的格式，并仅保留状态为"active"的业务员信息。

数据写入

完成数据转换后，我们可以通过调用轻易云集成平台的API接口，将转换后的数据写入目标平台。以下是一个示例代码，展示如何使用Python请求库发送POST请求：

import requests

def write_to_target_platform(transformed_data):
    url = 'https://api.qingyiyun.com/write'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    for record in transformed_data:
        response = requests.post(url, json=record, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            print(f"Record {record['data']['id']} written successfully.")
        else:
            print(f"Failed to write record {record['data']['id']}: {response.text}")

# 示例调用
source_data = [
    {"id": "001", "name": "张三", "department": "销售部", "status": "active"},
    {"id": "002", "name": "李四", "department": "市场部", "status": "inactive"}
]

transformed_data = transform_data(source_data)
write_to_target_platform(transformed_data)

在上述代码中，我们首先定义了一个write_to_target_platform函数，该函数接受转换后的数据并逐条发送POST请求至目标平台。每次请求都会检查响应状态码，以确认是否成功写入。

元数据配置解析

元数据配置在整个过程中起到了关键作用。通过解析元数据配置，我们可以确定API接口的方法、效果以及是否需要ID检查等重要信息。这些信息指导了我们如何正确地构建和发送请求，从而确保数据能够顺利写入目标平台。

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

元数据配置中的api字段指定了具体的操作类型，effect字段表示该操作的效果，method字段明确了HTTP请求方法，而idCheck字段则指示是否需要进行ID检查。这些信息在我们的ETL流程中被充分利用，以确保每一步都符合预期。

通过以上步骤，我们成功地将源平台的数据进行了ETL转换，并通过轻易云集成平台API接口将其写入了目标平台。在实际应用中，根据具体需求调整清洗和转换逻辑，可以进一步提升系统集成效率和准确性。