S3 Tables 实战：两种方案，把 MySQL 数据实时”搬”进 S3 Tables

本文介绍了将MySQL变更数据实时同步到Amazon S3 Tables的两种方案：基于MSK Connect和Iceberg Kafka Connect的全托管方案，以及基于Flink CDC和Iceberg Dynamic Sink的流处理方案。

S3 Tables提供自动表维护功能，简化了Iceberg数据湖的运维，支持高并发写入和优化查询性能。

S3 Tables内置托管的自动表维护功能，可以自动执行小文件合并、快照清理和孤立文件删除，减轻用户的运维负担。

方案一使用Amazon MSK Connect和Iceberg Kafka Connect，适合已有MSK集群的场景，支持多表同步和Schema Evolution。

方案二使用Flink CDC和Iceberg Dynamic Sink，支持多表动态路由和自动Schema Evolution，架构更简洁。

S3 Tables的核心优势包括卓越的查询性能、高并发写入能力和无缝集成AWS分析生态。

两种方案的选择建议：方案一适合已有Kafka生态的用户，方案二适合希望简化架构的用户。