系统对接集成案例：吉客云数据集成到金蝶云星空

在企业信息化管理过程中，系统间的数据对接与集成是极其重要的一环。通过合理配置和高效处理，可以显著提升业务运作效率。本次分享的技术案例是“JY-BDS新增客户”方案，通过轻易云平台实现了将吉客云中的新增客户数据无缝集成至金蝶云星空。

API接口调用与数据获取

首先，我们需要从吉客云中获取新增客户的数据，使用的是API接口erp.sales.get。该接口支持定时抓取，并能够很好地应对分页和限流问题。在配置过程中，通过自定义数据转换逻辑，将原始数据结构调整为符合目标系统需求的格式，从而减少后续处理的复杂性。

{
    "api_name": "erp.sales.get",
    "params": {
        "time_range": "last_24_hours",
        "page_size": 100,
        "page_number": 1
    }
}

数据质量监控与异常检测

为了确保所获取的数据完整且准确，在整个流程中嵌入了严格的质量监控机制。通过实时监控接口调用状态以及抓取到的数据内容，可以及时发现并处理任何可能出现的问题。此外，还引入了集中式告警系统，一旦出现异常情况，如网络波动或者API返回错误等，会立即通知相关人员进行检查和修复。

数据写入与性能优化

在完成初步的数据清洗和转化之后，需要将这些信息批量导入到金蝶云星空。这一步骤利用的是batchSave API，该API具备高吞吐量的数据写入能力，能够快速处理大量输入，提高整体操作时效性。同时，为确保数据不漏单，每条记录都设有独立校验机制，不仅保证插入成功，还能即时重试遇错记录，避免遗漏或重复提交的问题。

{
    "api_name": "batchSave",
    "records": [
        {
            // data fields for customer record transformation 
        },
        ...
    ]
}

实施细节及注意事项

在实施过程中，要特别关注如何正确解析吉客云提供的分页结果，以及针对不同字段类型做适当映射。在跨平台数据对接时，由于两端系统架构和业务规则存在差异，这一点尤其关键。例如，对日期、金额等特定格式要求，需要提前做好预处理。此外，对于大规模并发请求，应设置合适的限流策略，以避免因突发访问压力导致服务不可用。同时要注意日志记录功能，实现全程跟踪方便日后审计。

以上就是本次"JY-BDS新增客户"方案实施

调用吉客云接口erp.sales.get获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是关键的第一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云的erp.sales.get接口，并对获取的数据进行初步加工。

配置元数据

首先，我们需要配置元数据，以便正确调用吉客云的API接口。以下是配置细节：

{
  "api": "erp.sales.get",
  "method": "POST",
  "number": "channelCode",
  "id": "channelId",
  "pagination": {
    "pageSize": 50
  },
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "pageIndex",
      "label": "页码（默认0）",
      "type": "string"
    },
    {
      "field": "pageSize",
      "label": "每页页数（默认50）",
      "type": "string",
      "value": "50"
    },
    {
      "field": "code",
      "label": "编号",
      "type": "string"
    },
    {
      "field": "name",
      "label": "名称",
      "type": "string"
    },
    {
      "label": "起始修改时间",
      "field": "gmtModifiedStart",
      "type": "string",
      "value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"
    },
    {
      "label":"结束修改时间",
     "field":"gmtModifiedEnd",
     "type":"string",
     "value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"
    }
  ]
}

请求参数设置

在上述元数据配置中，我们定义了多个请求参数：

• pageIndex: 页码，默认为0。
• pageSize: 每页记录数，默认为50。
• code: 编号，用于筛选特定销售记录。
• name: 名称，用于筛选特定销售记录。
• gmtModifiedStart: 起始修改时间，动态获取上次同步时间。
• gmtModifiedEnd: 结束修改时间，动态获取当前时间。

这些参数确保我们能够灵活地分页获取数据，并根据需要进行筛选和过滤。

数据请求与清洗

在实际操作中，通过轻易云平台发起HTTP POST请求到吉客云的erp.sales.get接口。以下是一个示例请求体：

{
  “pageIndex”: “0”,
  “pageSize”: “50”,
  “code”: “”,
  “name”: “”,
  “gmtModifiedStart”: “2023-10-01T00:00:00Z”,
  “gmtModifiedEnd”: “2023-10-02T00:00:00Z”
}

该请求将返回指定时间范围内的销售记录。接下来，我们需要对返回的数据进行清洗和初步处理。

数据转换与写入

在清洗过程中，我们会检查每条记录的完整性和一致性。例如，确保每条记录都有唯一的channelId和有效的channelCode。如果某些字段缺失或格式不正确，需要进行相应处理或记录日志以便后续分析。

清洗后的数据将被转换为目标系统所需的格式，并写入到相应的数据存储中。这一步通常涉及字段映射、数据类型转换等操作。例如，将日期字符串转换为目标系统支持的日期格式。

实时监控与错误处理

轻易云平台提供了实时监控功能，可以随时查看数据流动和处理状态。如果在调用API或处理数据时发生错误，系统会自动记录错误日志，并根据预设策略进行重试或报警通知。

通过以上步骤，我们实现了从吉客云获取销售数据并进行初步加工，为后续的数据集成奠定了基础。在整个过程中，轻易云平台提供了全透明可视化的操作界面，使得每个环节都清晰易懂，大大提升了业务透明度和效率。

轻易云数据集成平台：ETL转换与金蝶云星空API接口集成案例

在数据集成生命周期的第二步中，关键任务是将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台——金蝶云星空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和实现方法。

元数据配置解析

在本案例中，我们需要将客户信息从源系统转换并写入金蝶云星空。以下是元数据配置的详细解析：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "rowsKey": "array",
    "rows": 10,
    "method": "batchArraySave"
  },
  "request": [
    {"field": "FName", "label": "客户名称", "type": "string", "value": "{channelName}"},
    {"field": "FNumber", "label": "客户编码", "type": "string", "value": "{memo}"},
    {"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织", "type": "string", 
        "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}, 
        "value":"100"},
    {"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织", 
        "type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}, 
        "value":"100"},
    {"field": "FDescription", 
        "label":"描述","type":"string"},
    {"label":"客户类别","field":"FCustTypeId",
        "type":"string","value":"KHLB001_SYS",
        "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}},
    {"label":"客户分组","field":"FGroup",
        "type":"string","value":"100248",
        "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}}
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

在ETL过程中，首先需要从源系统提取数据，并对其进行清洗和标准化处理。例如，对于字段{channelName}和{memo}，我们需要确保它们符合目标系统的格式要求。具体步骤如下：

1. 提取数据：从源系统中提取原始客户数据。
2. 数据清洗：对提取的数据进行清洗，例如去除无效字符、补全缺失信息等。
3. 标准化处理：将清洗后的数据转换为标准格式，以便后续处理。

数据转换与写入

接下来，我们将清洗后的数据根据元数据配置进行转换，并通过API接口写入金蝶云星空。具体步骤如下：

1. 字段映射：根据元数据配置，将源系统中的字段映射到目标系统的字段。例如，将{channelName}映射到FName，将{memo}映射到FNumber。
2. 值转换：对于需要特殊处理的字段，如FCreateOrgId和FCustTypeId，使用指定的解析器（如ConvertObjectParser）进行值转换。
3. 构建请求：根据元数据配置构建API请求体。例如：

   {
    "FormId": "BD_Customer",
    ...
    ...
   }

4. 发送请求：使用HTTP POST方法将构建好的请求发送到金蝶云星空API接口。

示例代码

以下是一个示例代码片段，用于展示如何实现上述步骤：

import requests
import json

# 构建请求体
request_body = {
    'FormId': 'BD_Customer',
    'Operation': 'BatchSave',
    'IsAutoSubmitAndAudit': True,
    'IsVerifyBaseDataField': False,
    'Model': {
        'FID': '',
        'FBillNo': '',
        'FCustTypeId': {'FNumber': 'KHLB001_SYS'},
        ...
        ...
    }
}

# 设置请求头
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发送POST请求
response = requests.post('https://api.kingdee.com/batchSave', headers=headers, data=json.dumps(request_body))

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print('Data successfully written to Kingdee Cloud.')
else:
    print('Failed to write data:', response.text)

注意事项

1. 异常处理：在实际应用中，需要对可能出现的异常情况进行处理，如网络故障、API接口错误等。
2. 日志记录：建议记录每次操作的日志，以便后续审计和问题排查。
3. 性能优化：对于大批量数据，可以考虑分批次提交，以提高性能并减少单次请求的数据量。

通过以上步骤，我们可以实现从源系统到金蝶云星空的数据ETL转换与写入。在实际项目中，根据具体需求和环境，可能需要进行相应调整和优化。