数据洞察新纪元：利用Amazon S3 Table构建高效数据湖

“我们能获得的数据已经到头，不会再有更多了。”图灵奖获得者Jeffrey Hinton 的得意弟子、前 OpenAI 首席科学家 IIya Sutskever 本月发出“预训练将因数据耗尽而结束”的判断堪称炸裂，却也揭示了数据资源对于当前AI技术爆炸、数字大厦构建的重要性。

对更多的企业来说，这样的挑战还很遥远。然而，构建更高效、更灵活、低成本的数据湖架构，以支撑更大规模数据存储与分析，依然是建设数据驱动企业加强行业竞争力应对未来商业竞争的 P0 级大事。

在 2024 亚马逊云科技 re:Invent 大会上全新发布的 Amazon S3 Table 云对象存储，正是为了满足这一需求而生。S3 Table 不仅简化了大规模存储表格数据的复杂性，提供最多 3 倍的查询性能提升，还能与 Amazon 云服务无缝集成，为数据分析提供了强大的动力支持。

现在，亚马逊云科技又给开发者带来了好消息：可以通过新发布的实验深入体验 S3 Table 带来的先进技术与产品功能。

Amazon S3 Tables：推动关键数据基础设施变革

Amazon S3 Tables 提供首款内置 Apache Iceberg 支持的云对象存储，简化大规模存储表格数据。通过开放兼容的 Apache Parquet 格式，Iceberg 的第三方查询引擎也可以直接访问 S3 Tables 数据。

Amazon S3 Table的核心优势在于其可扩展性、增强的性能和完全托管的特性。无论你是刚入门还是要在 Iceberg 环境中管理数千个表，S3 Table都能简化任何规模的数据湖。与将 Iceberg 表存储在通用 S3 存储桶相比，S3 Table 的查询性能最多可提高 3 倍，每秒事务数（TPS）最多可提高 10 倍。

S3 Table 与 Amazon Glue Data Catalog 集成，提供高级 Iceberg 分析功能，并且可以使用熟悉的云服务如 Amazon Athena、Redshift 和 EMR 查询数据。

此外，S3 Table 允许将表创建为一级AWS资源并应用权限，并 执行连续的表维护任务，如压缩、快照管理和未引用文件删除，不仅大幅减轻数据管理工作的负担，还能以随着时间的推移自动优化查询效率和存储成本。

实验亮点：为快速获取数据洞察扫清一切障碍

在“洞察数据价值 —— 利用 Amazon S3 Table 构建数据湖及可视化系统”的实验中，亚马逊云科技提供了一个全面的学习体验，逐步引导参与者深入探索 S3 Table 的核心功能和价值，了解如何基于 S3 Table 构建数据湖可视化系统。

通过数据初始化、行级过滤策略和限制访问配置等步骤，参与者将亲身体验 S3 Table 在数据湖场景中的高效数据管理与分析。实验还将展示如何与Amazon Athena 等分析工具无缝集成，如何实现数据湖数据摄取，以及大屏可视化系统构建，快速获得数据洞察。

此前，S3 自行管理 Iceberg 表面临的元数据管理、快照管理、查询写入性能等挑战，需要大量的工程工作，而本实验为参与者展示了一种的全新方案。

实验收益：笑傲数据湖技术前沿

这个难度级别为 L200 的新实验，尤其适合数据工程师、解决方案架构师与大数据分析开发人员。

通过本实验，你将获得 S3 Table 的实战经验，深入了解其在数据湖架构中的核心功能及价值，包括分区策略与行级数据过滤。通过利用 Athena 等工具对 S3 Table 数据进行高性能查询，参与者将掌握如何构建现代数据分析平台的实践基础。参与者把这些知识应用到自己的工作环境中，将可提升数据处理和分析的能力。

在海外，目前已经有不少企业将 S3 Tables 列入未来战略的重要组成部分，为企业发展提供快速、灵活和可靠的数据见解，同时减轻表维护方面的开销。

现在扫码参与本实验，即可卡位数据湖技术的前沿，提升数据湖架构的查询性能与灵活性，掌握最新的数据管理和分析技能，一起开启数据驱动的新篇章。