说起 ETL 里的任务版本管理和上线，是很多ETL实施工程师都不会被引起重视的问题 ，很多大数据项目都是以交付和BI为目的，根本就不会重视这一块。
想当年我刚接触ETL这行，干了几年，算是摸爬滚打过不少坑，跟各种软件企业的产品团队聊过无数次，尤其是那些复杂项目里，版本管理和上线问题常常成了“拦路虎”，而且有些大数据厂商的ETL任务版本管理做的很烂。
有时候跟实施人员说：“你们ETL上线不是直接跑任务就行了吗？版本控制搞那么麻烦做什么，测试环境做仔细一点就是了，搞这么多流程是不是给自己找麻烦？”我就笑笑，说：“要是你干过几回，保证你三天两头哭着喊‘版本管理怎么这么重要了！’”
ETL任务版本管理的那些坑
我吃过最深的亏就是没管好版本。那时候项目正上马，数据流程多、节点复杂，几个人同时改任务，搞得代码（其实是配置）版本乱成一锅粥。有一次上线前一晚，一个重要的ETL任务居然被人改回了一个老版本，第二天数据直接报错，公司差点翻车。
从那以后，我真真切切意识到，ETL版本管理不是“多此一举”，而是生死攸关的事情。
有些团队的做法是直接把任务XML或json脚本导出来，放到一个公共文件夹，谁想改直接改，谁想上线就用最新的文件。说白了，还是“裸奔”状态，没有正式的版本控制。
这种方式看似灵活，结果出现回退困难、责任划分不清的问题。更别提上线时谁操作、哪些改动过了审批、上线顺序怎么安排，统统得靠人记忆。
我和客户交流中发现，很多人最怕的就是“上线回滚困难”和“版本混乱导致线上错乱”，尤其碰到多人并行开发时，没版本管理简直是噩梦。
怎样做才靠谱？
咱们首先得得搞明白，ETL任务版本管理的本质是什么？ ETL任务不光是存文件那么简单，它本质上是软件配置管理的一个细分场景。我们之前实施的项目里做了不少实操，写点比较实质的用的着的方法。
1.用版本控制工具，哪怕是简单的Git
是的，很多人觉得ETL任务配置不就是图形化工具生成的XML或JSON么，放进Git会不会太重git还能管etl的任务？但我实话说，没版本控制你根本管不了任务历史，做不了版本对比，谁改了什么你根本就搞不清楚。
我们做项目时，专门写了脚本，自动把ETL任务配置导出成文本格式，提交到Git仓库。每次改动必须在分支上操作，代码评审后才能合并到主干。这不仅让版本清晰，还避免了“谁改了这条流程没人知道”的尴尬。
2.自动化流水线帮忙上线
说白了，ETL任务上线操作复杂，一个点出错，影响整个数据链路。我们当时做过一个流程，所有任务版本提交后，触发自动化流水线，先做静态校验（语法检查、配置完整性），再部署到测试环境跑一遍，确认无误才推向生产环境。
这比单纯人工点击“上线”要靠谱多了，减少人为失误。项目经理也能直观看到每个版本上线状态，谁上线了，什么时候上线的，一目了然。
3.版本标识和归档
每次发布的ETL任务配置，都要明确一个版本号，这不一定非得是语义化版本，但得有清晰的编号和标签。这样出了问题，能快速定位回滚到哪个版本。
之前一个项目中遇到过，一条核心任务上线后数据异常还造成服务器内存溢出的严重事故，问题定位起来一头雾水。后来追溯版本历史，发现其实是中间某次小改动没经过测试就直接上线了。要是有规范的版本管理，根本不至于让错误混进生产。
上线流程中那些必须注意的事儿
上线一个ETL任务听起来简单，其实在复杂的公司里面任务多的有近万个，操作起来麻烦得很。尤其是ETL任务上线，还得考虑任务间依赖顺序、资源占用、数据时效性等因素。
我和很多初步ETL实现工程师聊过，大部分的人都会说：“上线就一句话，‘备份→停止旧任务→导入新任务→启动新任务’，结果上线期间停机时间超长，或者新任务跑不通，数据堵在半路上，业务部门催得紧，严重的还会造成连锁反应影响整个平台的和数据库的性能。”这就是没把版本和上线流程整体设计好。
说实话，ETL上线这事真不简单，但一定抓住其中的几个重点：
备份不能省，上线前必须备份好当前版本和相关数据，万一新版本有问题，能迅速回滚，这时用git就会体现他的优势切换分支就可以立即恢复。
先测试再上线，不要直接把开发环境的任务推到生产，哪怕是微调，也要走完整测试流程。
依赖关系得理清，一个任务可能会调用或依赖另一个任务的输出，别上线顺序搞错了，数据链路就断了。
上线窗口规划好，业务系统通常有高峰和低谷，上线最好避开高峰期，减少对业务的影响。
举个上线规范做的比较好的例子，之前我参与的一个电商企业数仓的建设项目，上线一个促销活动的数据集成流程。上线当天，技术组提前一晚完成备份，严格执行了依赖任务顺序，测试环境跑了两遍，确认无误才启动。上线过程中监控实时数据流，发现一点异常马上回滚，最终促销数据无缝衔接，业务部门直呼“太稳了”。
图：ETL新版本上线流程示例
ETL工具版本管理功能重要，但沟通协作也很重要
ETL工具本身有好的版本管理功能固然关键，但版本管理和上线不是一个人能干成的活。很多企业碰到的问题是部门割裂，开发、测试、运维互相推诿，版本不统一，上线没协调，最后出问题怪来怪去。
公司要想搞好ETL任务的版本管理和上线，最重要的是流程和责任也要划分明确。每个人知道自己职责，版本谁管，谁审批，谁上线，出了事谁第一时间响应，千万别让大家觉得这事儿“我管不着”。
其实不管用多先进的工具，都抵不过团队的责任心和协作到位。我之前实施的另一个项目，我要求团队成员每天早上开会同步上线计划，严格版本管理变更流程，谁改了什么版本，谁负责测试，谁盯着生产环境，出了问题及时沟通，效率提高不少，任务迁移和版本上线其本上很少出问题。
目前主流ETL工具的版本管理方式
1. Kettle（开源ETL很多中小企业使用）
版本管理方式： Kettle 本质上是通过 .ktr（转换）和 .kjb（作业）文件保存任务，这些文件是 XML/JSON 格式，可直接纳入版本控制系统（Git、SVN 等）管理。
优点：文件是纯文本，可以轻松做版本对比和合并。
缺点：多人并行开发时容易产生冲突，尤其是 GUI 工具自动生成的 XML 结构比较冗长。
落地经验： 很多企业会配合 Git Flow 流程，每次改动导出任务文件到仓库，结合脚本或 CI/CD 工具实现自动部署。
2. ETLCloud（国产 ETL 平台的代表厂商）
版本管理方式： ETLCloud 这类国产ETL平台一般会把任务存储在平台数据库中，自带对象版本管理功能：
每次修改任务都会生成一个版本快照，可回滚到任意历史版本。
支持任务版本的导出/导入（JSON），同时支持Git 进行版本管理。
国产ETL这块ETLCloud算是做的比较完善的一家了。
落地经验： 在ETL国产化替代场景中很实用，特别是对不熟悉 Git 的业务团队，也能用ETL工具自带的基于数据库的可视化方式管理版本，可以快速回滚到任意一个快照点。
3. Informatica PowerCenter(老牌ETL工具厂商，功能强大,很多大型企业使用)
版本管理方式： Informatica 自带 Repository（存储库）版本管理机制，所有映射（Mapping）、会话（Session）、工作流（Workflow）等对象都存储在中央存储库数据库中，支持对象的 Check-in / Check-out。
可以直接在工具内查看历史版本、恢复旧版本、比较差异。
版本控制粒度细，可以到单个对象级别，国外ETL工具这块确实做的好。
落地经验： 在大型团队协作中很实用，因为可以强制 Check-out 才能修改，避免多人同时覆盖同一对象。但缺点是无法直接与 Git 同步，需要借助导出（XML）和脚本实现外部版本归档。
4. Talend Data Integration(ETL专业厂商)
版本管理方式： Talend 原生支持与 Git/SVN 集成，所有任务（Job）和元数据都是存储在项目文件夹下的 XML/Java 文件，可以直接在版本控制工具中管理。
支持在工具中直接创建分支、回滚版本。
团队协作时可直接在 Talend Studio 中操作 Git，不必切换工具。
落地经验： Talend 在版本管理上与现代 DevOps 流程结合得比较好，适合习惯代码化开发的团队。
5. DataStage（老牌ETL厂商,很多金融机构使用）
版本管理方式： DataStage 项目对象存储在专用的项目存储区中，工具自身提供有限的版本历史功能，但不如 Informatica 强大。
官方推荐导出成 .dsx（文本）或 .isx（XML）文件后，用 Git/SVN 管理。
落地经验： 大型项目中，通常配合 Jenkins 或其他 CI 工具，自动化导出任务文件到版本库，再进行比较、归档、部署。
最后总结一下
ETL任务的版本管理和上线，不是光看工具有没有好的版本管理功能和理念，也不是简单搬流程，它是一个技术、流程和人三方面结合的综合活。别光图省事和快速上线，觉得“随便上线也没事”，出了大问题就追悔莫及，小项目有的企业都可以在生产环境上直接改任务的这种也不是没有，但是随着任务的增长这种方式万不可取。
想要稳稳地管好版本和上线，得用点“正规”手段：版本控制工具+自动化上线+备份回滚机制+明确责任分工，这几样东西在一起，才能让ETL变得“看着复杂，操作起来心里踏实”。
重要的还是要去实践，也可以多和一些其他大型企业的ETL工程师多交流，特别是那些碰到过版本管理惨痛教训的人，他们肯定能给你更多血泪经验。
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