针对目前主流的数据提取、变形、加载（ETL）工具和受限环境下一些应用的不足之处，结合受限应用场景下的特殊要求，提出一种基于正则表达式的海量数据清洗系统（REMCS）。REMCS首先针对超长错误数据问题、批量数据源文件融合问题、数据源文件自动分拣问题等典型的6个问题找到数据的特点，其次根据数据的特点设置合适的正则表达式和预处理算法，然后使用算法模型去除数据中的错误完成数据预处理工作。同时详细阐述了REMCS的系统逻辑结构、常见问题、对应的解决算法和代码实现方案。最后通过对兼容的数据源文件格式、能够处理的问题种类、问题处理时间、处理数据极限值等4个方面进行对比，从几组常见的数据处理问题的对比实验可知，相较于传统的ETL工具，REMCS支持csv格式、json格式、dump格式等典型的9种文件格式，能够处理全部的6种常见问题，处理时间更短，能够支持的数据极限值更大。实验结果验证了针对受限应用场景下常见的数据处理问题，REMCS具有很好的适用性和准确性。