作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
批处理系统（Batch Processing System）通常被用来对海量的数据进行批量的、自动化的、并行化的计算处理。数据的收集、存储和处理流程中往往存在着很多 challenges ，比如数据质量差、数据不一致性等。为了保证数据质量，需要对数据进行清洗和预处理，这一过程也成为数据清洗与预处理（Data Cleaning and Preprocessing）阶段。
数据的清洗与预处理是对数据进行初步处理的过程，它主要分为以下几个步骤：
数据收集：收集原始数据，可能存在各种各样的问题，比如数据丢失、数据错误、数据缺失。
数据分类：将原始数据按照其所属类别进行分类。不同的分类方式可能会影响到后续的处理步骤。
数据匹配：如果数据来自不同源头，则需要对数据进行匹配，以确保数据完整性和正确性。
数据标准化：数据标准化可以使得数据更容易被理解和分析，因为相同格式的标准化数据可以方便地比较、分析和聚合。
数据去重：重复的数据会给分析带来误导或干扰。因此，需要对数据进行去重处理。
数据过滤：当数据量过大时，可能只需处理部分数据，因此需要对数据进行过滤。
数据转换：一些数据可能需要进行转换才能应用于特定算法或者模型。
数据提取：根据某些特征，从数据中抽取信息。例如，要找出某个商品的销售情况，就需要用到数据提取技术。
数据合并：如果有多个数据文件，需要进行合