金蝶云星空与金蝶云星空供应商OK系统对接集成案例
在企业信息化管理过程中，如何高效、准确地实现不同系统之间的数据对接是一个关键问题。本文将分享一个典型的技术案例，即通过轻易云数据集成平台，将金蝶云星空的供应商数据无缝集成到另一金蝶云星空实例中。
在本案例中，我们主要依赖于以下几个核心API接口：
- 获取数据：executeBillQuery
- 写入数据：batchSave
为了确保整个数据整合过程中的效率和精准度，我们采用了自定义的数据转换逻辑，并对API资产进行了统一管理和监控。此外，通过集中式监控和告警系统，我们可以实时跟踪各个任务的状态，及时发现并处理潜在的问题。
具体实施方案包括以下几个步骤：
- 获取源端数据：使用executeBillQuery API从源金蝶云星空实例中定时抓取最新的供应商信息。
- 自定义转换逻辑：根据业务需求，对抓取的数据进行必要的数据格式转换，以保证目标系统能够正确解析。
- 批量写入目标端：利用batchSave API，将处理后的供应商信息批量写入目标金蝶云星空实例。
- 监控与日志记录：通过可视化工具，实现全流程监控，记录每次操作日志，以便后续分析及故障排查。
该平台支持高吞吐量的数据写入能力，使得我们能够快速将大量的供应商信息集成到目标系统，大大提升了整体业务运作的时效性。同时，它提供的数据质量监控功能，有助于及时检测并纠正可能出现的数据异常。这一特性进一步保证了最终结果的可靠性和完整性。
接下来，我们将详细探讨每一步骤中的技术要点及遇到的一些实际问题，如分页处理、限流策略等，以及相应解决方案。
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关键的第一步。本文将详细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，获取供应商相关数据并进行初步加工。
接口配置与请求参数
首先，我们需要配置接口的元数据。根据提供的元数据配置，executeBillQuery接口使用POST方法，主要参数包括供应商ID（FSupplierId）、编码（FNumber）、名称（FName）等字段。以下是部分关键字段及其描述：
- FSupplierId: 供应商ID
- FNumber: 编码
- FName: 名称
- FCreateOrgId_FNumber: 创建组织
- FUseOrgId_FNumber: 使用组织
- FDescription: 描述
此外，还包括分页参数和过滤条件等：
- Limit: 最大行数
- StartRow: 开始行索引
- FilterString: 过滤条件，例如
FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|date}}' - FieldKeys: 需查询的字段key集合
请求示例
以下是一个请求示例，用于获取供应商信息：
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FName",
"id": "FSupplierId",
"pagination": {
"pageSize": 100
},
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"FSupplierId","label":"FSupplierId","type":"string","value":"FSupplierId"},
{"field":"FNumber","label":"编码","type":"string","value":"FNumber"},
{"field":"FName","label":"名称","type":"string","value":"FName"},
{"field":"FCreateOrgId_FNumber","label":"创建组织","type":"string","value":"FCreateOrgId.FNumber"},
{"field":"FUseOrgId_FNumber","label":"使用组织","type":"string","value":"FUseOrgId.FNumber"},
{"field":"FDescription","label":"描述","type":"string","value":"FDescription"}
],
"otherRequest": [
{"field": "Limit", "label": "最大行数", "type": "string", "value": "{PAGINATION_PAGE_SIZE}"},
{"field": "StartRow", "label": "开始行索引", "type": "string", "value": "{PAGINATION_START_ROW}"},
{"field": "FilterString", "label": "过滤条件", "type": "string",
"value": "(FSupplierId.FNumber = 'VEN00010' and FApproveDate>='2023-01-01')"},
{"field": "FieldKeys",
"label": "需查询的字段key集合",
"type": "array",
"parser":{"name":"ArrayToString","params": ","},
"value":["FSupplierId",
"FNumber",
"FName",
...
]}
]
}数据处理与清洗
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和初步加工。清洗过程包括去除无效或重复的数据、标准化字段格式等。例如，对于日期字段，可以统一转换为标准日期格式；对于数值字段，可以确保其精度和单位一致。
以下是一个简单的数据清洗示例：
import pandas as pd
# 假设我们已经通过API获取了原始数据，并将其存储在data变量中
data = [
{"FSupplierId": 1, ... },
...
]
# 将原始数据转换为DataFrame以便处理
df = pd.DataFrame(data)
# 清洗日期格式
df['FFreezeDate'] = pd.to_datetime(df['FFreezeDate'], format='%Y-%m-%d')
# 去除重复项
df.drop_duplicates(subset=['FSupplierId'], inplace=True)
# 标准化数值字段精度
df['FMinPOValue'] = df['FMinPOValue'].astype(float).round(2)
# 输出清洗后的数据
cleaned_data = df.to_dict(orient='records')数据转换与写入
在完成初步清洗后，可以将数据转换为目标系统所需的格式，并写入目标数据库或系统。这一步通常涉及到字段映射、格式转换等操作。例如，将供应商ID映射为目标系统中的唯一标识符，将日期格式转换为目标系统支持的格式等。
# 假设目标系统需要的数据格式如下：
target_data = []
for record in cleaned_data:
target_record = {
'supplier_id': record['FSupplierId'],
'name': record['FName'],
'created_org': record['FCreateOrgId_FNumber'],
...
}
target_data.append(target_record)
# 将转换后的数据写入目标系统（例如，通过API或数据库连接）
write_to_target_system(target_data)通过以上步骤，我们成功地从金蝶云星空获取了供应商相关的数据，并进行了必要的清洗和转换，为后续的数据处理奠定了基础。在实际应用中，根据具体业务需求，还可以进一步优化和扩展这些步骤，以实现更复杂的数据集成任务。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入金蝶云星空API接口
在数据集成生命周期的第二步，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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台实现这一过程。
元数据配置解析
首先，我们需要理解元数据配置的内容，以便正确地进行ETL转换和数据写入。以下是关键配置项的解析：
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 20,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{"field": "FName", "label": "名称", "type": "string", "value": "{FName}"},
{"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织", "type": "string",
"parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"},
"value": "100"},
{"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织",
"type": "string",
"parser": {"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},
"value":"100"}
],
...
}-
API和方法：
api: batchSave：指定调用金蝶云星空的批量保存接口。method: POST：使用HTTP POST方法提交请求。
-
ID检查：
idCheck: true：启用ID检查，确保每条记录都有唯一标识。
-
操作配置：
operation包含了批量操作的详细信息：rowsKey: array：表示数据以数组形式传递。rows: 20：每次批量处理20条记录。method: batchArraySave：具体的批量保存方法。
-
请求字段：
request数组定义了需要传递给API的字段及其类型和处理方式：FName：名称字段，类型为字符串，直接从源数据映射过来。FUseOrgId和FCreateOrgId：使用组织和创建组织字段，类型为字符串，通过ConvertObjectParser解析器将源数据中的编号（FNumber）转换为目标系统所需格式。
ETL转换过程
在理解元数据配置后，我们可以开始实际的ETL转换过程。以下是具体步骤：
-
提取源数据： 从源系统中提取所需的数据，例如供应商信息，包括名称、使用组织编号、创建组织编号等。
-
清洗与标准化： 对提取的数据进行清洗和标准化处理，确保数据质量。例如，去除重复记录、修正格式错误等。
-
字段映射与转换： 根据元数据配置，将源数据字段映射到目标系统所需的字段，并进行必要的转换。例如，将源系统中的组织编号通过
ConvertObjectParser解析器转换为金蝶云星空所需格式。 -
组装请求体： 根据元数据配置组装HTTP请求体。以下是一个示例请求体：
{
"FormId":"BD_Supplier",
"Operation":"batchSave",
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
