揭秘数仓核心，深入探究中间服务器的角色与数据中台协同机制

揭秘数仓中间服务器的奥秘

在当今这个数据驱动的时代，企业对于高效数据管理解决方案的需求日益增长，本系列博客将聚焦于在混合云环境下构建无服务器数据仓库的实践，本文旨在深入剖析Amazon EMR Serverless的操作精髓、优化路径以及开放集成测试的要点。

我们对离线数仓体系进行了扩容和架构升级，过程颇为曲折，遇到了不少挑战，在此过程中，我们积累了宝贵的经验，尤其是在优化和应用压测方面，特别感谢郭运凯同学的专业付出，他完成了大量前置工作和优化任务，为我们的成功打下了坚实的基础。

传统的数据仓库部署方式存在一定的局限性：高昂的部署成本，Hadoop的计算逻辑依赖于大规模计算资源的堆叠来分摊复杂查询的时间，为了实现理想的性能，集群中的节点数量必须达到一定规模，否则，由于计算效率的低下，单个节点很容易成为性能瓶颈，从而导致Hive等基于Hadoop的数据仓库部署成本过高。

Debezium是一个基于Kafka和Kafka Connect构建的CDC平台，它实现了数据的持久性、可靠性和容错性，每个部署在Kafka Connect中的connector负责监控数据库服务器，实时捕获数据变化并记录到Kafka topic中，而TapData则是一个实时数据服务平台，支持全量和增量复制、异构数据库间的同步与转换，并提供表级同步和任务监控等高级功能。

数据仓库的不足之处

1、虽然这种类型的缓慢变化维度（SCD）处理方式能够有效且精确地保留历史数据并反映变更，但其主要缺点是会导致数据膨胀，即使只有一个维度发生变化，也需要创建新的数据行，虽然Type 2的处理方式十分出色，但在需要将新旧值关联到同一时间维度时，却显得不够便捷。

2、构建和维护数据仓库的另一个挑战是需要招聘专业人士进行探索，并且可能存在一些未知的风险，在设计和实施过程中，设计环节包括数据架构中的数据层次划分和具体模型设计，以及程序架构中的数据质量管理、元数据管理和调度管理等，实施环节则侧重于规范化的项目管理，但必须记住，数据仓库不是一个单一的项目，而是一个持续的过程。

3、全量快照表是离线数据仓库中常见的一种计算周期为每日一次的数据保存方式，这种方式的优点在于简单有效，开发和维护成本低，易于理解和操作，它的缺点也相当明显，尤其是当数据变化比例较低时，会浪费大量的存储空间。