TGViewer
Дата Инженер Лаб | Артём Подвальный Дата Инженер Лаб | Артём Подвальный @dataengineerlab · 1.87K subscribers
Post #83 1.63K
Снова увидел S3 в требованиях? Давай раз и навсегда разберёмся

🤔 Часто в вакансиях вижу S3. Решил напомнить (или рассказать тем, кто не знает) - что это вообще такое 👇

S3 (Amazon Simple Storage Service) - если совсем просто, это «бездонная бочка». Гигантский виртуальный склад. Кидаешь туда файл любого типа и размера - и не думаешь, что место кончится.

Как оно устроено?

В отличие от компбютера(файловой системы) где файлы лежат в папках, тут всё плоское. Без иерархий. Вот три основных понятия, которые надо знать:

🪨Объект - сам файл. Картинка, видео, документ, лог. У него есть:
🔘сами данные
🔘метаданные (размер, тип и прочее)
🔘ключ - уникальный адрес, по которому его найдёшь

📦Бакет - контейнер верхнего уровня, куда складываешь объекты. Название бакета должно быть уникальным во всей системе. Вообще всей.

🔑Ключ - полный путь к файлу. Например,
documents/2023/invoice.pdf. 

Вся строка целиком - это и есть ключ. Похоже на папки, да. Но внутри - нет, просто строка.

Почему S3 все так любят?

Место не кончается - терабайты, петабайты. Система сама расширяется, когда ты добавляешь файлы.

💰 Дёшево - в 10–20 раз дешевле, чем хранить то же самое в нормальной базе данных или Data Warehouse.

❤️Никуда не денется - данные копируются между серверами и даже между разными городами (дата-центрами). Риск потерять почти ноль.

Но есть и минусы, куда без них

Неизменяемость - объекты нельзя просто «поправить». Хочешь изменить одно слово в текстовом файле? Качай новую версию целиком, перезаписывай старую. Всё заново.

Не для баз данных - S3 медленнее, чем обычный диск. Не подходит для вещей, где данные надо менять мгновенно (например, для работающей базы интернет-магазина).

Задержки - доступ к файлу может быть медленнее, чем в обычной файловой системе.

А ещё S3 — это фундамент современной аналитики

Его называют «фундаментом» для Lakehouse. На S3 лежат огромные массивы сырых данных в открытых форматах (типа Parquet). А системы вроде Delta Lake или Apache Iceberg превращают эти файлы в удобные таблицы для аналитиков. Красота 🍾

Сделать вам обзор на Delta Lake и Apache Iceberg (или уже 10 раз про них успели прочитать)?
  • 👍 33
  • 🔥 12
  • 🥰 5
More from @dataengineerlab
  1. Sep 20, 2026Как вкатиться в Data Engineering с нуля? 🗺 Самая частая ошибка новичков- пытаться сразу в…
  2. Sep 17, 2026CDC и Debezium: как передавать изменения, а не выгружать всю таблицу заново? Допустим, зак…
  3. Sep 13, 2026Тебе тоже кажется, что забываешь быстрее, чем учишь? Недавно менти поделился проблемой: по…
  4. Sep 10, 2026Мини гайд по ИИ-агентам Агент снова забыл условия задачи, полез менять лишнее или написал…
  5. Sep 3, 2026До конца года 4 месяца. Что можно успеть? 📖 Лето закончили с сильными результатами: 13 ме…
  6. Aug 30, 2026Что такое векторные базы данных? Представим, что пользователь пишет📝: «Не проходит оплата…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →