ETL 过程中的数据去重通过识别和删除重复记录来确保数据质量。三种常用技术包括使用唯一标识符、应用模糊匹配算法和利用 SQL 窗口函数。每种方法都适用于不同的场景，从完全匹配到近似重复，并在准确性和计算效率之间取得平衡。
第一种技术涉及**唯一标识符和哈希**。使用唯一的键（例如客户 ID 或交易号）来检测完全重复项。例如，如果一个客户记录用相同的 ID 加载两次，ETL 进程可以跳过或覆盖重复项。当没有唯一键可用时，哈希将多个字段（例如，姓名、电子邮件、电话）组合成一个哈希值（使用 MD5 或 SHA-256）。比较哈希值而不是原始数据可以加快检测速度。例如，哈希“John Doe, johndoe@email.com, 555-1234”会生成一个唯一的字符串，可以针对现有记录进行检查。此方法对于结构化数据有效，但如果字段有细微的变化（如拼写错误或格式差异），则可能会错过重复项。
**模糊匹配和分块**处理非完全重复项。诸如 Levenshtein 距离或 Jaro-Winkler 之类的算法测量字符串之间的相似度。例如，“Jon Smith”和“John Smith”可能会被标记为潜在的重复项。为了减少计算负载，分块将记录分组为子集（例如，按邮政编码或名称的前三个字母），然后再应用模糊匹配。诸如 Apache Spark 的 MLlib 之类的工具为此类操作提供内置函数。例如，医疗保健 ETL 管道可能会按出生年份对患者记录进行分块，然后在每个块中比较地址和姓名。虽然有效，但模糊匹配需要仔细调整相似度阈值，以平衡误报和漏报的重复项。
**SQL 窗口函数和增量去重**在批处理中非常有用。诸如 ROW_NUMBER() 之类的函数对分区内的重复项进行排序，从而使开发人员可以保留第一个或最完整的记录。例如，ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY last_updated DESC) 将等级分配给每个重复的电子邮件，从而使 ETL 进程仅保留最新的条目。增量去重通过使用变更数据捕获 (CDC) 或时间戳将新数据与现有记录进行比较来关注新数据。Talend 或 Informatica 之类的工具可以自动执行这些步骤，从而减少冗余检查。例如，每日销售源可能只会将今天的条目与过去一周的数据进行比较。这种方法可以最大限度地缩短处理时间，但取决于可靠的时间戳或 CDC 元数据。
可以将这些技术组合起来以实现强大的去重效果。例如，使用哈希的完全匹配可以处理 80% 的重复项，而模糊匹配可以处理极端情况。开发人员应预先分析数据，以选择正确的方法组合，并通过抽样或自动化测试来验证结果。