哥几个，今天跟大家聊个事儿，就是之前有段时间，我碰上个特别让人抓狂的活儿，我自己给它起了个外号，叫“norussian”。为啥叫这名儿？那时候我真想给它来个“不俄罗斯方块”那种，就是怎么都拼不上，乱七八糟的。今天就把我怎么从头到尾把它搞定的过程给大家掰扯掰扯。
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第一次遇见这“norussian”
那会儿是去年下半年，公司里接了个新项目，说是要搞个什么数据平台，把好几个部门的数据都给汇总起来，然后做个统一的展示。我当时一听，听起来高大上。结果领导把需求文档一甩，我一看，头皮就开始发麻了。里面列出来的各种数据源，光是数据库类型就有Oracle、SQL Server、MySQL，还有几个Excel表，甚至还有个老掉牙的Access数据库，我都惊了。
最要命的是，每个数据源的字段命名那叫一个随心所欲，有的用拼音缩写，有的用英文全称，有的干脆就是中文，而且同一个概念，在不同系统里叫法都不一样。这不就是“norussian”嘛完全没法按常规的套路来！
瞎折腾，碰壁了
我心想这不就是ETL嘛老一套了。我就准备用Python写脚本，一个库一个库地去读。结果，刚上手就遇到了大坑。Access数据库那个驱动，我折腾了半天，本地环境搭起来都费劲，更别提部署到服务器了。然后那些Excel表，格式也不统一，有的是第一行是表头，有的是第二行，还有的干脆中间插着几行备注。我写了个通用脚本，发现根本不通用，每次都得进去改代码，效率低得离谱。
领导问我进度，我支支吾吾，说遇到点困难。那几天真是烟头堆了一茶杯，头发都快薅秃了。晚上回家做梦都是各种数据库表在互相打架，字段名在我耳边嗡嗡响。
琢磨对策，找突破口
后来我寻思着，光靠脚本硬怼肯定不行。得找个统一的办法来处理这些“norussian”数据。我开始把重心放在了“标准化”上。我花了两天时间，把所有数据源的字段都拉了个清单，然后对着业务需求，跟各个部门的人挨个沟通，把每个字段的“真正含义”都给掰扯清楚了。这期间，我做了个特别详细的字段映射表，哪个系统哪个字段对应到我们新平台的哪个字段，都写得明明白白。
我发现，虽然源数据五花八门，但它们承载的“业务意义”是有限且可控的。这就是突破口！
柳暗花明，找到“方块”了
有了这个映射表，我的思路就清晰多了。我决定放弃那种一个系统一个脚本的笨办法，转而采用一种更“模板化”的方式。我把整个数据处理流程分成了三步：
- 第一步：抽取（Extract）。这一步，我还是用Python，但每个数据源只负责把原始数据“原封不动”地抽出来，存到一个临时的中间存储区。对于Access和那些杂乱的Excel，我专门写了几个小的预处理模块，把它们统一成CSV或者结构化的JSON格式。这阶段不考虑业务逻辑，只做数据搬运和基础格式统一。
- 第二步：转换（Transform）。这是核心。我写了个通用的转换引擎，它会读取我之前做的那个“字段映射表”，然后根据规则，把中间存储区里的数据进行清洗、转换和标准化。比如，把“姓名”字段，不管源头是“name”还是“xm”还是“用户名称”，都统一映射到我们新平台的“userName”字段。日期格式、数字类型，也都在这步进行统一处理。那些空值、错误值，也都在这里做了过滤和默认值填充。
- 第三步：加载（Load）。一步就简单了，把转换好的标准数据，统一加载到我们新的数据平台数据库里。
搞定“norussian”，成就感爆棚
有了这三步走的策略，整个项目一下子就顺畅起来了。我先搭了个小框架，把核心的转换引擎跑起来。然后，一个个数据源地去对接。每对接一个，就完善一下我的映射表和抽取模块。虽然初期花了很多时间在梳理和设计上，但一旦框架搭后面的工作就变得很有节奏感了。
遇到新的数据源或者字段变更，我不再像以前那样抓瞎，只需要更新我的映射表，或者改动一下对应的抽取模块，转换引擎大部分都不用动。以前觉得是乱七八糟的“norussian”，现在看，我给它们都找到了对应的“方块”，一个个都严丝合缝地拼了上去。
整个数据平台成功上线，数据跑得那叫一个丝滑。领导看了也直夸。我自己心里也特别高兴。这回经历，让我彻底明白了，面对再乱的“norussian”问题，只要你沉下心来，把问题拆解开，找到核心的连接点，再乱的东西也能被你整理得服服帖帖的。