从 DynamoDB 到 S3 的增量数据捕获
【以下的问题经过翻译处理】 我有一个场景，我想将数据从 DynamoDB 复制到 S3（用于备份，稍后用于分析处理）。我不需要实时数据更新或有关 DDB 项目更改的任何通知。
使用 DDB Streams、Lambda、Kinesis Firehouse 和 S3 目的地的“常规”设计是可能的，但我担心初始设置的高成本、复杂性和工作量。
（通过ETL Glue Job从DDB下载数据到S3）
这很好用，但我对该设计有更多经验的人有以下额外问题：
1.是否有可能执行增量数据加载，例如不是每次都通过 Glue Job 加载完整的 DDB 表？ 2. 是否有人对该设计在性能方面有任何实践经验？这里主要关注的是，对于大型 DDB 表（100x 百万项），完整的数据加载将 A）消耗过多的读取容量和 B）需要数小时/数天才能完成 3. 是否有任何其他实用的设计方法可以处理大型 DDB 表？
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【以下的回答经过翻译处理】 如果没有为此设计的数据建模（即允许跨整个数据集进行基于时间的查询的分片 GSI），则不可能从 DynamoDB 表执行增量“书签”加载，然后需要自定义读取器（Glue不支持 GSI 查询）。
使用 streams --> lambda --> firehose 是目前将增量更改从 DynamoDB 表交付到 S3 的最“托管”且最具成本效益的方式。
读取 DynamoDB 流仅具有与之关联的 Lambda 的计算成本，并且 Lambda 可以从一次调用中读取数百个项目。让 Firehose 将这些更改缓冲/打包/存储为 S3 上的压缩/分区/可查询数据既简单又经济。
如果您担心成本，可能值得打开一个 specreq 让专家看一下分析——这些配置既常见又通常具有成本效益（成本与表的大小无关，而是速度/写入的大小 - 这通常比自定义读取器/加载器更有效）。
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