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基于 AWS S3 Tables 构建高效数据分析平台：架构设计与实施要点
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原文中文，约11700字，阅读约需28分钟。
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内容提要
在数字化转型加速的商业环境中，企业面临日活数据分析的四大痛点。为此，设计了一套基于AWS的数据分析平台，利用S3 Tables、EMR和Karpenter等服务，简化数据存储与分析流程，降低成本，提高决策效率，适合处理波动性数据的企业，助力快速响应市场变化。
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关键要点
- 企业在日活数据分析中面临四大痛点：表管理功能不足、计算资源成本高、运维复杂度增加、缺乏可视化工具。
- 设计了一套基于AWS的数据分析平台，利用S3 Tables、EMR和Karpenter等服务简化数据存储与分析流程。
- Amazon S3 Tables替代Iceberg格式，提供简单高效的数据操作能力。
- 采用Amazon EMR on EKS结合Karpenter、Graviton和Spot实例，降低计算成本并实现弹性扩缩。
- 利用Amazon EventBridge与AWS Lambda构建自动化调度系统，降低基础设施维护负担。
- 整合Amazon Athena和Amazon QuickSight提供强大的分析可视化能力，加速决策过程。
- 该方案适合处理波动性大的日活数据，优化数据存储，降低总体成本，简化运维流程。
- 架构整合了多项AWS服务，实现从数据采集、存储、处理到分析可视化的完整数据流程。
- 实施要点包括创建S3 Tables桶和表格、使用Amazon Data Firehose填充数据、配置EMR Spark作业、创建Lambda函数及EventBridge触发。
- 总结强调架构利用AWS优势，构建高效、低成本且易于维护的数据分析平台。
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