还与其他 AWS 分析服务集成，包括 Amazon EMR 和 AWS Lake Formation。 Amazon EMR 使用 Apache Spark 和 Hadoop 实现大规模数据处理，提高机器学习模型训练和实时数据处理的性能。 AWS Lake Formation 还使您能够加强数据安全管理和访问控制，从而实现整个组织的数据治理。这些集成使 S3 Tables 成为强大的数据管理基础，可以帮助公司利用其数据并支持各种用例，包括商业智能 (BI)、机器学习和 ETL（提取、转换、加载）处理。
S3 Tables 用例和业务用例
S3 表旨在高效管理数据和优化查询，并被许多行业使用。特别是对于运营大型数据湖环境的企业来说，S3 Tables 是提供数据处理灵 房主数据 活性和可扩展性的理想解决方案。例如，它用于各种用例，包括实时分析、构建机器学习管道和优化 ETL 流程。与传统的 S3 存储桶不同，S3 表支持基于 SQL 的查询，并包括分区和索引优化以提高分析性能。这使得企业能够更快地利用数据，提高决策速度。此外，与其他 AWS 分析服务的集成可以实现高效的数据管理，同时保持数据可用性和安全性。
如何使用 S3 表进行实时分析
实时数据分析是 S3 表的主要用例之一。例如，电子商务网站和金融机构需要实时分析客户行为数据，以提供个性化建议并检测异常。 S3 表利用数据分 减免申请 减免业务通常由客户 区和索引来最小化扫描的数据量，从而提高实时查询的响应时间。此外，当与 Athena 和 Redshift Spectrum 结合使用时，您可以立即执行 SQL 查询并执行快速数据分析。这样，通过利用S3 Tables，数据处理可以实时顺利进行，提高企业做出业务决策的速度。
机器学习数据管道应用示例
S3 表对于管理机器学习模型的训练数据非常有用。机器学习数据集经常更新，因此需要有效地处理它们同时保持数据完整性。通过利用 S3 表的版本控制 新加坡电话号码 功能，您可以存档模型训练数据并轻松比较数据集的不同版本。此外，通过使用数据快照功能，您可以灵活地添加新数据，同时保留过去的数据。与 AWS Glue 和 SageMaker 的集成有助于自动化 ETL 流程、简化特征工程并优化机器学习工作流程。
如何使用 S3 表简化 ETL 处理
S3 表还可以有效地用于 ETL 过程中以提取、转换和加载数据。使用传统的 S3 存储桶，必须手动完成数据组织和转换，这是一个耗时的过程。但是，通过使用 S3 表，您可以使用模式管理和分区自动进行数据分类和过滤，从而大大提高 ETL 的效率。此外，与 AWS Glue 的数据目录集成使您能够自动检测数据的更新或架构更改并应用适当的转换。这使得构建数据管道变得更加容易，并有助于降低公司的数据运营成本。