直接从DWH通过PySpark处理数据是否为合理技术方案？

首先明确：直接通过PySpark从DWH读取数据处理是完全可行的。只要你的DWH支持JDBC/ODBC连接，或者提供官方Spark连接器（例如AWS Redshift、Snowflake都有对应Spark集成组件），只需要在EMR集群中配置好对应依赖包和DWH访问凭据，就可以通过spark.read.jdbc()或对应数据源的专用API直接读取DWH数据进行计算。

两种方案的核心差异、适用场景如下： #

方案1：直接从DWH读取数据处理 #

优势 #

• 流程极简，无需额外开发维护ETL同步任务，也不会产生额外的S3存储成本
• 数据实时性最高，读取的是DWH中最新的生产数据，适合对数据新鲜度要求高的小批量作业
• 无需额外做数据一致性校验，避免同步环节可能出现的数据丢失、延迟问题

劣势 #

• 对DWH性能压力大：如果是读取大表、或者多作业并发读取，很容易占满DWH的IO、计算资源，影响DWH上正常的业务查询、报表等核心作业
• 读取性能受限：数据读取速度受DWH出口带宽、本身查询性能限制，大表读取耗时普遍比从S3读列式存储格式数据慢3~10倍
• 运行成本高：绝大多数云原生DWH按扫描的数据量计费，每次Spark作业全量扫表都会产生一次费用，作业反复运行的成本远高于单次同步后多次读取的方案
• 无历史快照能力：如果DWH内数据被误改删，历史作业的问题回溯、结果复现都无法实现

方案2：先同步DWH数据到S3再用Spark处理 #

优势 #

• 对DWH影响极小：同步任务可配置在业务低峰期执行，仅需扫表一次即可落地到S3，后续所有Spark作业都读取S3数据，不会占用DWH的核心资源
• 处理性能更高：可将同步的数据导出为Parquet、ORC这类Spark原生适配的列式压缩格式，读取、过滤、关联计算的效率远高于JDBC读取DWH的效率
• 综合成本更低：S3的存储成本远低于DWH存储成本，同一份数据可支持多作业反复读取，不需要重复支付DWH的数据扫描费用
• 支持历史回溯：可按同步时间分区存储数据，后续作业出现问题时可随时回溯对应时间点的快照复现问题

劣势 #

• 需要额外开发维护同步链路，要处理同步失败、增量同步逻辑、数据一致性校验等问题，有一定的开发和运维成本
• 数据有延迟：同步周期如果是小时级/天级，Spark作业无法获取最新的实时数据，不适合对数据新鲜度要求极高的场景

选型建议 #

• 如果你的作业是单次运行、读取数据量小于10G、对数据实时性要求极高，直接读DWH的方案足够简单，没必要额外搭建同步链路
• 如果你的作业是大批量离线任务、会反复运行、有多个作业需要使用同一份DWH数据，优先选择先同步到S3再处理的方案，长期来看能大幅降低成本、提升作业运行效率，也不会影响DWH的核心业务运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrii Stasiuk