是 AWS 针对数据湖推出的一种新型存储解决方案。它增强了传统的 S3 存储桶，使其能够通过 SQL 查询轻松访问数据。虽然常规 S3 存储桶用作对象存储，但 S3 表增加了模式管理和查询优化功能，以简化数据分析工作负载。这允许与 Apache Iceberg 等开放表格式集成，以提高数据一致性和性能。另一个特点是，通过利用数据版本控制和快照功能，您可以访问最新数据，同时保留过去的数据。 S3 Tables 与 AWS 分析服务（包括 AWS Glue、Athena 和 Redshift Spectrum）无缝集成，从而可轻松在大型数据湖环境中使用。、机器学习和ETL（提取、转换、加载）处理方面的强大能力。
Amazon S3 表和数据管理基础知识
S3 Tables 的基本机制基于对象存储 S3，并增加了基于表的数据管理功能。传统的 S3 没有文件或文件夹的概念，这使得数据管理变得复杂，但 S3 表可以实现基于模式的管理。这使得读取和写入数据的效率更高，甚至可以快速处理大 美国学生数据 型数据集。 S3 Tables 还支持 Apache Iceberg，提供版本控制、快照和事务管理等功能。这允许多个查询和工作负载同时运行，同时确保数据完整性。此外，分区和优化列格式可以显著提高分析处理性能。
传统 S3 存储和 S3 表有什么区别？
传统上，S3 专门用作对象存储，其主要用途是存储和检索数据。但是，S3 表允许您将数据组织成模式，并轻松地使用 SQL 进行查询。使用常规 S3，数据检索需要逐个文件进行访问，但通过使用 S3 表，可以逐个表访问数据，从而大大提 帆风顺他们遇到了许多挑战包括评估输出 高分析处理的效率。 S3 Tables 还原生支持 Apache Iceberg，允许您对数据进行版本控制，同时保留更改历史记录。此外，虽然使用以前版本的 S3 很难维护数据的一致性和完整性，但 S3 表支持事务并保证同时访问时的数据一致性。这使得数据湖更易于操作，并提高了其作为数据分析平台的价值。
S3 表如何改变数据分析
S3 表的引入彻底改变了数据湖中数据分析的方式。当使用传统的S3存储桶作为数据湖时，面临的挑战是查询数据时会产生较大的开销，导致分析 电子邮件列表 性能不佳。但是，通过使用 S3 表，您可以高速运行基于 SQL 的查询，从而轻松搜索和聚合数据。特别是，S3 Tables 在机器学习的训练数据预处理和大规模日志数据分析方面具有显著优势。此外，S3 Tables 与 AWS Glue 数据目录集成，简化了元数据管理。这使公司能够更好地控制其数据的生命周期，并实现更强的数据治理。 S3 Tables 是一个强大的工具，可以实现高效的数据管理和分析，特别适合数据工程师和数据科学家。
Amazon S3 表的应用领域和优势
S3 Tables 是一种多功能数据管理解决方案，可用于广泛的行业和用例。例如，预计将应用于金融行业海量交易数据的分析、电子商务中的实时客户行为分析、医疗行业的患者数据综合管理等广泛领域。特别是对于运营数据湖的公司来说，S3 表是同时模式化数据和优化查询的理想解决方案。它还简化了传统的 ETL 流程并以可立即使用的形式存储数据，使其更易于使用。此外，S3 Tables 利用云原生架构，实现可扩展、经济高效的数据管理。因此，通过采用 S3 表作为企业数据策略的一部分，您可以提高数据可用性和灵活性。
S3 表的主要功能及其与传统 S3 存储桶的区别
S3 表是一种新的存储管理形式，它扩展了传统的 Amazon S3 存储桶并提供了以表格格式存储和管理数据的能力。通过实现 SQL 查询优化、数据模式实施、版本控制等，这极大地简化了数据湖操作。传统的 S3 存储桶适合将非结构化数据存储为对象存储，但 S3 表可以使用模式处理结构化数据，从而提高数据处理的灵活性和性能。 S3 Tables 还可以轻松与 Apache Iceberg 和 AWS Glue 集成，以提高数据完整性和分析效率。它还具有管理数据变更历史和保证交易的能力，从而实现比传统 S3 存储桶更高级的数据管理。这减轻了大规模数据分析和实时处理的负担，并有助于推动云原生数据湖战略。