# Como funciona o S3 Apache Iceberg?

> Apache Iceberg no S3 traz transações ACID, time travel e schema evolution para data lakes. Como a Erathos suporta S3 + Iceberg como destino.

Source: https://www.erathos.com/blog/erathos-agora-suporta-s3-apache-iceberg-como-destino
Published: 2025-02-27
Category: Novidades da Plataforma

![Diagrama da arquitetura Apache Iceberg sobre Amazon S3 com suporte a transações ACID](https://cms-media.erathos.com/IklffxBvZAOSLeFDQey1QAqFU-1.png)

## O que é Amazon S3 e Apache Iceberg?

O **Amazon S3** (Simple Storage Service) é um serviço de armazenamento escalável e altamente durável da AWS, usado por empresas para armazenar grandes volumes de dados com alta disponibilidade. Ele é amplamente adotado como base para data lakes, mas, sozinho, não fornece estrutura para gerenciamento eficiente de tabelas analíticas.

O **Apache Iceberg** é um formato de tabela open-source projetado para resolver limitações de formatos tradicionais como Hive e Parquet. Ele traz suporte a transações ACID, versionamento de dados e otimizações que melhoram o desempenho das consultas analíticas.

## Por que S3 Apache Iceberg?

O Apache Iceberg revolucionou o formato de tabelas analíticas ao resolver limitações históricas de formatos como Hive e Parquet. Ele traz:

- **Transações ACID:** Atualize, delete e faça merges sem dores de cabeça.
- **Schema Evolution:** Adapte seus dados conforme o negócio muda, sem quebras.
- **Time Travel:** Consulte versões anteriores dos dados para auditorias ou análises comparativas.
- **Escalabilidade:** Combine o poder do Amazon S3 com a estrutura otimizada do Iceberg.

### O que muda para os usuários da Erathos?

Agora, você pode direcionar pipelines diretamente para tabelas Iceberg no Amazon S3, aproveitando o melhor dos dois mundos:

- Integração nativa com engines como [**Databricks**](/blog/erathos-x-databricks-technology-partners), **Trino**, **Athena** e **Spark**.
- Gerenciamento automático de metadados e partições.
- Alta performance para consultas analíticas mesmo em datasets gigantes.

### Casos de uso práticos:

1. **Lakes com governança:** Construa data lakes escaláveis sem abrir mão de consistência e versionamento.
2. **Análises em tempo quase real:** Incremente dados frequentemente sem comprometer a performance.
3. **Auditorias e compliance:** Use o time travel para rastrear alterações e garantir conformidade.

### Comece agora!

Atualize seus pipelines e experimente o novo destino S3 Apache Iceberg. Com poucos cliques, você terá um lakehouse robusto e otimizado.

➡️ **Quer ver isso em ação?** [Agende uma reunião](https://calendly.com/erathos-gelsonbagetti/erathos) com o time da Erathos e descubra como simplificar sua stack de dados ou teste você mesmo seguindo os passos da [documentação](https://docs.erathos.com/destinations/s3-iceberg).