当 PyIceberg 和 DuckDB 遇见 AWS S3 Tables：打造 Serverless 数据湖“开源梦幻组合”

引言

在一些大数据分析场景比如电商大数据营销中，我们需要快速分析存储海量用户行为数据（如浏览、加购、下单），以进行用户行为分析，优化营销策略。传统方法依赖 Spark/Presto 集群或 Redshift 查询 S3 上的 Parquet/ORC 文件，这对于需要快速迭代、按需执行的分析来说，成本高、运维复杂且响应不够敏捷。

本文将介绍一种现代化的 Serverless 解决方案：利用 S3 Tables（内置优化的 Apache Iceberg 支持）作为存储基础，并结合 PyIceberg 的便捷性与 DuckDB 的高性能嵌入式分析能力，直接在 AWS Lambda 等环境中实现对 S3 数据的低成本、高效率即时查询，彻底摆脱集群运维的负担，加速您的用户行为分析。关键工具及技术点：

S3 Tables：在 S3 上为表格数据（采用内建优化的 Apache Iceberg 格式）设计的、具备自动性能优化的智能对象存储。
Lambda：提供按需运行代码的无服务器计算能力
PyIceberg：Iceberg 官方开源项目，提供简洁的 Python API 来操作 Iceberg 表
DuckDB：高性能嵌入式分析引擎，支持 Iceberg rest catalog 接口

核心实践

使用 PyIceberg 创建和插入 S3 Tables

首先，安装 python 依赖

pip install pyiceberg[s3fs, pyarrow]

创建表和插入表的核心代码如下，通过 pyiceberg 对接 S3 Tables 的 rest catalog api 来实现 catalog 的获取，从而实现表的创建、列出，以及数据的插入等操作。

from pyiceberg.catalog import load_catalog
import pyarrow as pa
rest_catalog = load_catalog("catalog_name",**{"type": "rest","warehouse": "arn:aws:s3tables:us-west-2:${awsAccountId}:bucket/testtable","uri": "https://s3tables.us-west-2.amazonaws.com/iceberg","rest.sigv4-enabled": "true","rest.signing-name": "s3tables","rest.signing-region": "us-west-2","py-io-impl": "pyiceberg.io.fsspec.FsspecFileIO"}
)
# 新建namespace
rest_catalog.create_namespace("namespace_example")
# 新建表
rest_catalog.create_table("namespace_example.test_table",schema=pa.schema([("id", pa.int32()),("data", pa.string()),])
)
# 打印表列表
tables_list = rest_catalog.list_tables("namespace_example")
print(tables_list)
# 获取表对象
table = rest_catalog.load_table("namespace_example.test_table")
df = pa.Table.from_pylist([{"id": 303, "data": 'test insert icb'}], schema=table.schema().as_arrow()
)
#插入表
table.append(df)
# 读取表并打印
for row in table.scan().to_arrow().to_pylist():
print(row)

可以先通过本地配置 AWS CLI 权限然后运行代码进行测试，然后通过 docker 的方式部署 Lambda。

参考 Dockerfile：

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
RUN pip install -r requirements.txt
COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
CMD [ "lambda_function.handler" ]

使用 DuckDB 在 S3 Tables 进行复杂数据分析查询

这里使用 1.2.1 版本的 DuckDB，通过 pip install duckdb==1.2.1 来安装，DuckDB 最新的夜间版本插件支持了 Apache Iceberg REST 目录，而 S3 Tables 也有 REST 目录接口。可以通过在 Lambda 上部署 DuckDB 来读取查询分析 S3 Tables 里面的数据。也可以把 DuckDB 嵌入到您的应用程序中直接查询 S3 Tables。

DuckDB 的 Lambda 实现代码如下，结合了 boto3 的 S3 Tables 客户端，通过 api 把 S3 Tables 里面的桶加载到 DuckDB 的 catalog 中，后续就可以直接通过 sql 来进行查询了。Lambda 的入口函数接收 sql，然后返回 sql 的执行结果，示例 sql: Select * from bucketname.namespace.tablename 就可以直接查询出对应桶里面的表的数据了，需要注意的是在 DuckDB 里面一般通过 DETACH 和 ATTACH 来获取最新的 catalog 表元数据。

import os
import duckdb
import boto3
os.environ['HOME'] = '/tmp'
con = duckdb.connect(database=':memory:', config={'memory_limit': '9GB','worker_threads': 5,'temp_directory':'/tmp/file/overmem'})
# 验证设置
con.execute("""
FORCE INSTALL aws FROM core_nightly;
FORCE INSTALL httpfs FROM core_nightly;
FORCE INSTALL iceberg FROM core_nightly;
CREATE SECRET (TYPE s3,PROVIDER credential_chain
);
""")
s3tables = boto3.client('s3tables')
table_buckets = s3tables.list_table_buckets(maxBuckets=1000)['tableBuckets']
def handler(event, context):for table_bucket in table_buckets:name = table_bucket['name']arn = table_bucket['arn']try:con.execute(f"DETACH {name};")except:passcon.execute(f"""ATTACH '{arn}' AS {name} (TYPE iceberg,ENDPOINT_TYPE s3_tables);""")sql = event.get("sql")try:result = con.execute(sql).fetchall()return {"statusCode": 200,"result": result}except Exception as e:return {"statusCode": 500,"error": str(e)}

Dockerfile 可以参考插入部分的 Dockerfile，通过镜像部署到 Lambda，并设置好对应的 IAM 角色权限以及 Lambda 的超时以及内存设置。这里代码通过 duckdb.connect(database=’:memory:’, config={‘memory_limit’: ‘9GB’,’worker_threads’: 5,’temp_directory’:’/tmp/file/overmem’})来设置最大内存的使用和工作的线程数，这个可以根据实际的需要来调整

数据分析实践

测试数据集：电商用户行为数据，总量 13 亿数据，字段如下：

user_id STRING ‘用户ID（非真实ID），经抽样&字段脱敏处理后得到’

item_id STRING ‘商品ID（非真实ID），经抽样&字段脱敏处理后得到’

item_category STRING ‘商品类别ID（非真实ID），经抽样&字段脱敏处理后得到’

behavior_type STRING ‘用户对商品的行为类型,包括浏览、收藏、加购物车、购买，pv,fav,cart,buy)’

behavior_time STRING ‘行为时间,精确到小时级别’

测试 sql：用户行为数据漏斗分析

WITH user_behavior_counts AS (SELECTuser_id,SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) AS view_count,SUM(CASE WHEN behavior_type = 'fav' THEN 1 ELSE 0 END) AS favorite_count,SUM(CASE WHEN behavior_type = 'cart' THEN 1 ELSE 0 END) AS cart_count,SUM(CASE WHEN behavior_type = 'buy' THEN 1 ELSE 0 END) AS purchase_countFROM testtable.testdb.commerce_shoppingGROUP BY user_id
),
funnel_stages AS (SELECTCOUNT(DISTINCT user_id) AS total_users,COUNT(DISTINCT CASE WHEN view_count > 0 THEN user_id END) AS users_with_views,COUNT(DISTINCT CASE WHEN favorite_count > 0 THEN user_id END) AS users_with_favorites,COUNT(DISTINCT CASE WHEN cart_count > 0 THEN user_id END) AS users_with_cart_adds,COUNT(DISTINCT CASE WHEN purchase_count > 0 THEN user_id END) AS users_with_purchasesFROM user_behavior_counts
)
SELECTtotal_users,users_with_views,users_with_favorites,users_with_cart_adds,users_with_purchases,ROUND(100.0 * users_with_views / total_users, 2) AS view_rate,ROUND(100.0 * users_with_favorites / users_with_views, 2) AS view_to_favorite_rate,ROUND(100.0 * users_with_cart_adds / users_with_favorites, 2) AS favorite_to_cart_rate,ROUND(100.0 * users_with_purchases / users_with_cart_adds, 2) AS cart_to_purchase_rate,ROUND(100.0 * users_with_purchases / total_users, 2) AS overall_conversion_rate
FROM funnel_stages;

Lambda 测试结果：消耗内存 1934M

用时：37s

关键优势

将 PyIceberg 和 DuckDB 运行在 AWS Lambda 上来访问 S3 上的 Iceberg 表，这种 Serverless 数据湖模式主要的优势如下：

低门槛：主要依赖 python 和 sql，这两种是数据开发领域最常见的技能，大大降低了学习和使用的门槛，同时基础设施 0 依赖且易于部署，不需要投入基础设施运维。
高性价比：Lambda 按实际计算时间付费且自动伸缩，而 S3 的存储成本也较为低廉。加上 DuckDB 高性能的特性，这意味着更短的 Lambda 执行时间，进一步降低成本。
开源与灵活性：核心组件 Apache Iceberg、DuckDB 和 PyIceberg 均为广泛应用的开源项目。受益于活跃的开源社区支持，可以获得持续的功能更新、问题修复和丰富的学习资源。

典型应用场景

低成本海量分析负载：对于需要控制成本，但仍需进行有效数据分析的场景，如中小型企业或特定项目预算有限的情况。
非频繁或突发性查询：如定期的报表生成、临时的业务数据洞察、偶尔进行的数据探索等，这些场景下按需付费的 Lambda + DuckDB 极具优势。
事件驱动的数据处理：由 S3 事件触发 Lambda (PyIceberg) 进行数据验证、转换和加载到 Iceberg 表，后续可由另一个 Lambda (DuckDB) 进行即时查询或聚合。
交互式查询接口后端：通过 API Gateway 暴露一个 Lambda (DuckDB) 端点，为内部用户或应用提供一个低成本的 SQL 查询接口，用于查询特定范围的数据。
快速原型验证：在开发或研究阶段，快速搭建一个功能完备的数据湖查询环境，用于验证想法或进行小规模实验。