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# 使用匹配流程匹配输入数据
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*匹配工作流*是一种数据处理作业，它合并和比较来自不同输入源的数据，并根据不同的匹配技术确定哪些记录匹配。 AWS Entity Resolution 数据匹配服务 从您指定的位置读取您的数据，查找记录之间的匹配项，并为每组[匹配的数据分配一个匹配 ID](glossary.md#match-id-defin)。

下图总结了如何创建匹配的工作流程。

![A summary of the four steps to create a matching workflow in AWS Entity Resolution 数据匹配服务](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/HIW-Matching-Workflow.png)

**Topics**
+ [匹配工作流程类型](#matching-workflow-types)
+ [数据输出选项](#data-output-options)
+ [匹配工作流程结果](#matching-workflow-results)
+ [创建基于规则的匹配工作流程](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [创建基于机器学习的匹配工作流程](create-matching-workflow-ml.md)
+ [创建基于提供商服务的匹配工作流程](create-matching-workflow-provider.md)
+ [编辑匹配的工作流程](edit-matching-workflow.md)
+ [删除匹配的工作流程](delete-matching-workflow.md)
+ [为基于规则的匹配工作流程修改或生成匹配 ID](generate-match-id.md)
+ [为基于规则的匹配工作流程查找匹配 ID](find-match-id.md)
+ [从基于规则或基于 ML 的匹配工作流程中删除记录](delete-records.md)
+ [匹配工作流程疑难解答](troubleshooting.md)

## 匹配工作流程类型
<a name="matching-workflow-types"></a>

AWS Entity Resolution 数据匹配服务 支持三种类型的匹配工作流程：

基于规则的匹配  
使用可配置的规则，根据指定字段的精确匹配或模糊匹配来识别匹配的记录。您可以定义匹配条件，例如拼写相似的匹配名称或格式不同的地址。

基于机器学习的匹配  
使用机器学习模型识别相似的记录，即使数据存在差异、错误或缺失字段也是如此。这种方法可以检测比基于规则的匹配更复杂的匹配项。

基于提供商服务的匹配  
在匹配之前，使用第三方数据提供商来丰富和验证您的数据。这种匹配类型与 Amazon Connect 客户档案输出不兼容。

## 数据输出选项
<a name="data-output-options"></a>

AWS Entity Resolution 数据匹配服务 可以将数据输出文件写入: 
+ 您指定的 Amazon S3 地点 
+ Amazon Connect 客户档案（用于客户重复数据删除） 

**重要**  
导出到 Amazon Connect 客户资料与基于提供商的匹配不兼容。要导出到 Amazon Connect 客户档案，您必须使用基于规则的匹配或基于机器学习的匹配。

如果需要 AWS Entity Resolution 数据匹配服务 ，您可以使用对输出数据进行哈希处理，从而帮助您保持对数据的控制。

下表显示了三种类型的匹配工作流及其支持的输出目标。


| 匹配类型 | S3 输出 | 客户档案输出 | 
| --- | --- | --- | 
| [基于规则](creating-matching-workflow-rule-based.md) | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.png) 是 | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.png) 是 | 
| [基于机器学习](create-matching-workflow-ml.md) | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.png) 是 | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.png) 是 | 
| [基于提供商的服务](create-matching-workflow-provider.md) | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.png) 是 | ![](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.png)否 | 

## 匹配工作流程结果
<a name="matching-workflow-results"></a>

创建并运行匹配的工作流程后，您可以在指定的 S3 位置或 Amazon Connect 客户档案中查看结果。对数据进行索引 IDs 后会生成匹配的工作流程。

匹配的工作流程可以有多次运行，结果（成功或错误）将写入名称`jobId`为的文件夹。

对于 S3 输出目标的每次运行：
+ 数据输出既包含成功匹配的文件又包含错误文件
+ 成功的结果将写入包含多个文件的文件`success`夹
+ 错误被写入包含多个字段`error`的文件夹

每次运行 Amazon Connect 客户档案时，输出目的地：
+ 经过重复数据删除的客户记录将直接发送到您的 Amazon Connect 实例
+ 你可以在 AWS Entity Resolution 数据匹配服务 控制台中查看你最近的任务历史记录
+ 重复数据删除流程中不包括 Amazon Connect 中的现有配置文件

创建并运行匹配工作流程后，您可以使用[基于规则的匹配或机器学习 (ML) 匹配的输出作为基于](creating-matching-workflow-rule-based.md)[[提供商服务的](create-matching-workflow-provider.md)匹配](create-matching-workflow-ml.md)的输入，或者反过来满足您的业务需求。

例如，为了节省提供商订阅成本，您可以先运行[基于规则的匹配](creating-matching-workflow-rule-based.md)来查找数据上的匹配项。然后，您可以将不匹配记录的子集发送给[基于提供商服务的匹配](create-matching-workflow-provider.md)。请注意，如果您计划导出到客户档案，则应仅使用基于规则或基于机器学习的匹配。

有关故障排除的更多信息，请参阅[匹配工作流程疑难解答](troubleshooting.md)。