亚马逊AWS官方博客
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Amazon S3 表类数据存储服务与 Amazon SageMaker 智能湖仓的集成现已正式发布
内容提要
在 re:Invent 2024 上，亚马逊推出了 S3 表类数据存储服务和 SageMaker 智能湖仓，简化了数据存储与分析流程。S3 表类支持 Apache Iceberg，便于大规模表格数据管理。两者集成后，用户可高效访问和查询数据，促进数据协作与洞察生成。
关键要点
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在 re:Invent 2024 上，亚马逊推出了 S3 表类数据存储服务和 SageMaker 智能湖仓。
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S3 表类支持 Apache Iceberg，简化大规模表格数据存储。
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SageMaker 智能湖仓是一个统一、开放且安全的数据湖，简化分析和人工智能工作流。
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S3 表类与 AWS 分析服务集成，支持流式处理、查询和可视化。
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客户希望简化 Apache Iceberg 存储的管理和优化，推动了 S3 表类的开发。
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集成后，用户可高效访问多个数据来源，促进分析协作和洞察生成。
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用户可以通过 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室访问 S3 表类数据。
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可以集中设置和管理 S3 表类数据的细粒度访问权限。
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用户可在 Amazon S3 控制台中使用 Amazon Athena 创建表类并进行查询。
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SageMaker 智能湖仓支持将 S3 表类数据与其他数据源结合，提供更深入的见解。
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集成现已在所有提供 S3 表类的 AWS 区域正式推出，用户可立即试用。
延伸解读
集成的优势
Amazon S3 表类数据存储服务与 SageMaker 智能湖仓的集成，提供了一个统一的平台，使用户能够高效访问和分析来自不同数据源的数据。这种集成不仅简化了数据管理流程，还促进了数据协作，帮助用户更快地生成洞察，适合需要快速决策的企业环境。
安全性与权限管理
通过集中设置和管理 S3 表类数据的细粒度访问权限，用户可以确保数据安全性和一致性。这对于处理敏感数据的企业尤为重要，能够有效防止数据泄露和不当访问，提升整体数据治理水平。
与现有工具的兼容性
S3 表类数据存储服务与多种 AWS 分析工具（如 Amazon Athena 和 Amazon Redshift）兼容，用户可以利用现有的分析能力，无需重新学习新工具。这种兼容性降低了技术迁移的成本，帮助企业更快地实现数据驱动的决策。
延伸问答
Amazon S3 表类数据存储服务的主要功能是什么？
Amazon S3 表类数据存储服务支持 Apache Iceberg，简化大规模表格数据的存储与管理。
SageMaker 智能湖仓如何与 S3 表类数据存储服务集成？
SageMaker 智能湖仓与 S3 表类数据存储服务集成后，用户可以高效访问多个数据来源，促进分析协作和洞察生成。
用户如何在 Amazon S3 控制台中创建表类？
用户可以在 Amazon S3 控制台中选择表存储桶，然后使用 Amazon Athena 创建表类并进行查询。
S3 表类数据存储服务支持哪些分析工具？
S3 表类数据存储服务支持 Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Redshift 等多种分析工具。
集成后，用户如何管理 S3 表类数据的访问权限？
用户可以集中设置和管理 S3 表类数据的细粒度访问权限，确保权限在所有分析引擎中一致生效。
S3 表类数据存储服务的发布对用户有什么影响？
S3 表类数据存储服务的发布简化了数据存储与分析流程，提升了数据访问效率和协作能力。
