DeepSeek给我的数据清洗方案

因为我要做看板，需要清洗数据和定时同步数据，问DeepSeek，是用脚本去做，还是起工程去做。

DeepSeek回答：

一、推荐使用脚本的场景（适合80%中小项目）

1. 数据量小（单次处理<10GB）

2. 逻辑简单（无复杂依赖关系/错误处理）

3. 快速交付（1-3天可完成开发）

4. 技术栈示例：

# Shell+Crontab基础模板
0 * * * * /path/to/python3 /opt/scripts/data_pipeline.py >> /var/log/pipeline.log 2>&1

Crontab是Linux自带的定时任务调度工具。

二、必须工程化方案的情况（适合长期关键业务）

1. 数据规模大（日处理TB级）

2. 复杂工作流（多步骤依赖/条件分支）

3. 企业级需求（需审计/权限控制/版本管理）

4. 技术方案推荐：

   • Airflow方案（Python生态）

   • Spring Batch方案（Java生态）

三、混合架构建议（兼顾灵活与稳定）

1、轻量工程化：使用Docker封装脚本

2、Serverless方案（适合突发流量）：

结论建议：初始阶段推荐使用Python脚本+Airflow的组合，既保证开发效率又具备任务编排能力。

当每日任务执行超过50次或出现复杂依赖时，逐步迁移到Kubernetes+Argo Workflows的工程化方案。重要提示：无论选择哪种方案，务必实现：

1. 完备的日志记录（JSON格式+ELK集成）

2. 监控指标（Prometheus埋点）

3. 至少3次重试机制（指数退避策略）

4. 数据校验层（Great Expectations等工具集成）

 

根据我的现状，DeepSeek建议我采用分阶段混合架构方案。

模块	推荐方案	优势说明
数据同步	Airbyte / Singer + Kafka	开源CDC工具，支持300+数据源
清洗引擎	dbt (SQL) + Pandas (Python)	SQL定义清洗规则，Python处理复杂逻辑
任务调度	Airflow / Prefect	可视化监控任务依赖关系
存储层	StarRocks / ClickHouse	列式存储+预聚合，完美适配DataEase

 

 

关键注意事项

1. 数据一致性保障：

   • 采用双窗口同步机制（当前窗口同步，上一个窗口验证）

   • 重要字段增加MD5校验码

2. 跨系统关联策略：

3. DataEase优化技巧：

   • 在清洗层预先生成宽表

   • 为常用筛选字段创建StarRocks物化视图

   • 设置定时缓存刷新策略（配合同步任务）