这篇文章是我的一个好友彭文华彭总写的， ID Mapping是阿里巴巴数据中台的核心能力之一。欢迎大家添加彭总微信：shirenpengwh ，一起探讨大数据相关技术。

网上  ID Mapping  的技术文章不多，我正好经历过传统数据清洗和互联网  ID Mapping  两种场景，今天就把具体方法总结分享一下。

为啥要做ID Mapping？

其实技术都是为了解决实际业务问题的。如果没有数据孤岛的问题，也就不会有这波澜壮阔的数字技术发展和改革。

在 10 多年前的时候，当时IT界都还在做“四库十二金”的项目。我就接了这么一个活，就是把一个地区的所有地址给弄干净。这可就费劲了，因为同一个地址有 N 多种写法，比如说“大裤衩”，全称叫“中央电视台总部大楼”，门牌号是“北京市朝阳区东三环中路32号”，也有别称叫“中央电视台新址”，而且还有具体经纬度。

这么乱的情况，一不小心就给弄错了。我们当时接的项目就是把这乱七八糟的地址给统一了，给地理信息库提供基础数据。这上那弄去啊？太费劲了好么！

我们当时是怎么弄的呢？说来也很简单，就是比对。写规则比对，简单规则对不上，就用复杂规则对，复杂规则还对不上，就肉眼雷达看。先对大厦、门牌号啥的做清洗，把错别字等都清洗好。然后以相对比较精准的数据源为准，匹配一波，相同的先打上标记。然后把类似的也放一边，最后把都匹配不上的放一边，最后把经纬度也加上一起看。最后再人工肉眼雷达过两遍，最后剩下的就不管了。

这太痛苦了！不过我那时候技术不行，不知道用高技术。百度这边就用图数据库解决这个问题，现在在百度上搜索啥都给你弄出来：

在互联网场景中，这种例子到处都是。数据中台盛行之前，在 DSP （互联网广告投放平台）中就有 ID Mapping 的应用场景。他们必须要识别在不同端（家里电脑、公司电脑）登录的同一个用户。

他们拿不到很多详细的数据，只能靠浏览器的 Cookie 数据来识别，所以 DSP 系统中的 ID Mapping 是基于 cookie 来做的，同一个客户，在不同端登录的时候，相同的 cookie 在 DMP （数据管理平台）识别成为同一个客户。

但是这里还有一个问题，就是 cookie 只能隶属于同一个域名，也就是说你访问邮箱的 cookie ，与百度广告联盟的 cookie 并不是同一个，所以在网站和DSP之间，也要做 ID Mapping 。

他们通过这么 Mapping 之后，就能知道你在那些网站上登录，都看了些啥东西，然后再给你推荐相关的内容。

这就有了你在百度上搜索了“养生”，到购物网站上就会给你推荐“枸杞”一样。

而现在，由于我们的系统越来越复杂，对客户的价值发现要求越来越高，我们在普通的场景中也有类似的需求。

比如我们的交易平台上的用户交易信息和 ERP 中有可能只是通过订单关联，两遍的系统中的用户根本就是两码事，另外，我们 CRM 中的客户信息又是独立的。交易平台、 ERP 、 CRM 中的用户根本都是相互独立的，我们没法掌握与客户接触的全貌，也就没法精准的识别客户的价值。

而阿里当时遇到的情况比我们更复杂，它不仅是各个系统之间的数据孤岛现象严重，更糟糕的是各个业务线各自一套。

这可就要了命了。所以当时阿里就利用 DSP 中的 ID Mapping 逻辑，对所有数据进行了彻底的贯通。这就是阿里数据中台的 One ID 基础。

ID Mapping的核心技术

ID Mapping 有几个场景：1、多端数据的识别；2、多源数据的打通。这两种情况的处理方式基本是一样的。

先举一个例子：老王在商城PC端浏览商品，在手机端下单，后台自动生成订单，交给ERP进行后续的订单、物流处理。后来老王有点不耐烦，给供应链金融客服打电话咨询。那么老王的数据如下：

（注：大多数情况下网页端和手机端的 UUID 是一样的，这只是一个例子，理解大意就行）

这种情况，我们用写 SQL 的方式不是那么好使，因为关联情况太多了。而且这是一个个例，你要让所有数据都直接打通，这可不好弄啊。

你非要写 SQL 也能行，但是这规则可就复杂的多了，而且对系统的要求也非常高。而且，你还得考虑在某端偶尔登录一次的情况。这就更蒙圈了好么？在落地的时候你会遇到一堆的问题。

现在大数据环境了，技术也发展的很快，当然不能用我之前做数据清洗的方式那么弄，写 SQL 就显得太傻了。之前我就介绍过，百度用的是图数据库的方式解决的。

图计算的逻辑就是把数据抽象成“点”和“边”，然后用图计算天然的“连接”特效，实现数据的自动识别和打通。

你看，其实我们要做的，就是把这几个数据做一个打通，类似于这样：

你看这个图，既没有方向，也可能不能形成“环”状。这就是一个无向连通图。这么着一连，这些信息就能对上了。

你现在想写，写 SQL 是不是非常难？但是用图计算就非常简单了。把数据处理成图数据库需要的格式，然后用图计算就很容易得到我们要的结果。

而且，我们还能对“边”设定阈值，把用户在打印室等临时登录场景给去掉，过滤噪音，是不是非常好用？

所以呢， ID Mapping 的过程基本是以下几步：

1、各源/端的要素识别，就是能够识别用户信息的各个要素，原始 ID 也是有用的；

2、各自抽象和组装成“点”和“边”的数据集，设置边阈值，过滤弱连接；

3、构建一个图模型，用连通子图算法求得那些ID标识属于同一个对象；

4、得到结果集，分配一个新的 ID ；

5、去重、合并数据，生成最终结果；

6、循环 3-5 环节，同时在3环节使用已有结果集，已有 id 则沿用老 ID 。

最后，就生成一张 id 映射字典，大概的意思就是：

就这样，孤立的系统数据就算是从 ID 层面打通了，我们基于这个字典我们就能做更多事情了，比如更全面的画一个用户画像。

数据我们也能存好，怎么放都行，最好是扔ES等查询速度快的数据库里，对外提供 One ID 的查询服务。

以上就是ID-Mapping的核心技术了。在实际落地的时候，你还会遇到各种各样的问题，比如遇到多对多的情况怎么办？之前缺少要素匹配不上，但是后来用户增加了信息，又匹配上了咋办？

结果数据存成什么样比较好用？放在那里比较好？要不要建一个DV模型方便找数据？那是工程建设中需要考虑的问题。这就得完全靠实践出真知了。

总结

One ID的核心价值是打通数据孤岛，把不同时期孤立建设的系统，用统一的ID串联起来。One ID功能就像是在修桥梁，把各个数据孤岛贯通之后，这些孤岛就连成一片。

数据孤岛被打破之后，我们就能更全面、更完整的了解我们的用户、产品、商家，能够更加精准的评价他们的价值，进行进一步的价值发现，为精细化运营夯实数据基础。

One ID的核心技术是ID-Mapping，其原理是将各系统的关键要素抽象成图计算用的“点”和“边”，用图计算算法很轻易的判定同一个“对象”，从而构建一个个无向连通图，生成ID映射字典。

这个ID映射字典就是一座座通往各个数据孤岛的桥梁。我们通过这些桥梁，可以把相同“对象”在不同孤岛中的数据串联起来。这样，我们就掌控了全局，而非局部。

首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相。

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