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原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了一种现代无服务器解决方案，结合 S3 Tables、PyIceberg 和 DuckDB，实现电商用户行为数据的低成本、高效查询，简化运维，适合快速分析和优化营销策略。
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关键要点
- 引言部分介绍了电商大数据分析的需求和传统方法的局限性。
- 提出了一种现代化的无服务器解决方案，结合 S3 Tables、PyIceberg 和 DuckDB。
- S3 Tables 是一种智能对象存储，支持 Apache Iceberg 格式，具备自动性能优化。
- Lambda 提供按需运行代码的无服务器计算能力，适合快速分析用户行为数据。
- PyIceberg 是 Iceberg 官方开源项目，提供简洁的 Python API 操作 Iceberg 表。
- DuckDB 是高性能嵌入式分析引擎，支持 Iceberg REST 目录接口。
- 核心实践部分展示了如何使用 PyIceberg 创建和插入 S3 Tables。
- 提供了使用 DuckDB 在 S3 Tables 进行复杂数据分析查询的示例代码。
- 测试数据集包含电商用户行为数据，展示了漏斗分析的 SQL 示例。
- Lambda 测试结果显示内存消耗和执行时间，验证了方案的有效性。
- 关键优势包括低门槛、高性价比和开源灵活性。
- 典型应用场景包括低成本海量分析、非频繁查询、事件驱动的数据处理等。
- 通过 API Gateway 提供低成本的 SQL 查询接口，适合内部用户或应用。
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