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从智能工厂到车联网:S3 Tables 双模式写入实战指南
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原文中文，约16000字，阅读约需38分钟。
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内容提要
本文介绍了两种将IoT数据写入Amazon S3 Tables的方案：方案一是适合低频批量数据的Lambda + PyIceberg，灵活且成本可控；方案二是适合高频实时数据的IoT Core + Kinesis Firehose，自动扩展且零运维。两者均支持统一数据湖，以满足不同业务需求。
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关键要点
- 本文介绍了两种将IoT数据写入Amazon S3 Tables的方案。
- 方案一适合低频批量数据，使用Lambda + PyIceberg，灵活且成本可控。
- 方案二适合高频实时数据，使用IoT Core + Kinesis Firehose，自动扩展且零运维。
- 智能工厂场景需要高效的批处理能力，保证数据完整性和事务一致性。
- 车联网场景需要毫秒级延迟和近实时数据可用性，支持海量设备并发写入。
- 两种方案均支持统一数据湖，满足不同业务需求。
- 方案一通过API Gateway接收数据，Lambda函数使用PyIceberg库直接操作S3 Tables。
- 方案二通过IoT Core管理设备连接，Kinesis Firehose自动批量写入S3 Tables。
- 选择方案一适合设备数量少、数据采集频率低的场景。
- 选择方案二适合设备数量多、需要实时数据可用性的场景。
- 混合方案适合同时运营多条业务线的企业，简化下游分析架构。
- Amazon S3 Tables提供ACID事务、Schema演化和时间旅行等企业级特性。
- 最新推出的压缩成本优化功能可将压缩成本降低达90%。
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