系列文章目录
第一章：AWS账号注册
第二章：IAM权限操作介绍
第三章：Amazon EC2介绍与实践
第四章：Amazon S3介绍与实践（本文）
第五章：AWS Lambda介绍与实践
第六章：AWS Glue介绍与实践
第七章：AWS数据处理联动Demo实践
本系列主要记录个人学习AWS过程中的基础知识、实际操作、遇到的问题以及学习心得。随着后续学习，将持续更新系列内容。
文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、Amazon S3 是什么？
- 二、S3 中几个重要的基本概念
- 1.Bucket
- 2.Object
- 3. Object Key
- 4. S3 中的“文件夹”
- 三、创建我的第一个 S3 Bucket
- 1. 进入 S3 Console
- 2. 设置 Bucket Name
- 3. 选择 AWS Region
- 四、Block Public Access 设置
- 五、创建 Bucket
- 六、向 S3 上传第一个文件
- 七、下载 S3 中的文件
- 八、理解 S3 URI
- 九、S3 Storage Class 初步认识
- 十、S3 Versioning
- 十一、S3 权限控制
- 十二、删除测试 Object
- 十三、删除测试 Bucket
- 总结
前言
在上一篇中，我学习并实际操作了 Amazon EC2，完成了 EC2 实例创建、安全组配置以及连接测试。
这一篇继续学习 AWS 中另一个非常重要、也是实际项目中经常使用的服务：
Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）
S3 和 EC2 的用途并不相同：
・EC2：提供计算能力，可以理解为云上的服务器
・S3：提供对象存储能力，用于保存文件、图片、日志、数据集、备份等各种数据
在我目前接触到的 AWS 数据处理场景中，S3 也是非常基础的一环。后续学习Lambda、Glue、Athena 以及数据处理 Demo时，都可能继续与 S3 配合使用。
因此，这一篇先从 S3 的基本概念开始，通过实际创建 Bucket、上传文件、创建文件夹、下载和删除对象等操作，熟悉 Amazon S3 的基本使用方式。
一、Amazon S3 是什么？
Amazon S3，全称：Amazon Simple Storage Service
它是 AWS 提供的对象存储服务（Object Storage）。
简单来说，我们可以把各种数据保存到 S3 中，例如：
・图片
・CSV
・JSON
・日志文件
・ZIP 压缩包
・文档
・备份文件
・数据处理过程中产生的输入/输出数据
但是需要注意：S3 并不能简单地理解成“云上的硬盘”。
传统硬盘或 EC2 的 EBS 通常属于块存储（Block Storage），而 S3 属于对象存储（Object Storage）。
在 S3 中，每一个文件都会作为一个Object（对象）来进行管理。
二、S3 中几个重要的基本概念
在真正开始操作之前，我先整理一下 S3 中几个最基础的概念。
1.Bucket
Bucket 可以理解为 S3 中用于保存对象的顶层容器。
例如：
my-aws-study-bucket我们上传到 S3 中的数据都会存放在某个 Bucket 里面。
例如：
my-aws-study-bucket ├── test.txt ├── sample.csv └── images/└── aws.png需要注意：Bucket Name 有自己的命名规则，而且创建 Bucket 时还需要选择 AWS Region。
2.Object
实际存储在 S3 中的数据称为：Object（对象）
例如上传的【test.txt】，这个文件在 S3 中就是一个 Object。
一个 S3 Object 不只是文件内容本身，还会包含该对象相关的信息，例如：
・Object Key
・Metadata
・Size
・Storage Class 等
3. Object Key
Object Key 可以简单理解为：对象在 Bucket 中的唯一名称。
例如【images/aws.png】就是这个对象的Key。
4. S3 中的“文件夹”
我们在 S3 Console 中会看到类似：
data/images/logs/看起来和 Windows、Linux 中的目录非常相似。
但是从对象存储的角度来看，可以把它理解为使用 Object Key 的前缀形成了类似目录的组织方式。
例如：
data/sample.csv可以理解为：
Bucket └── data/└── sample.csv这也是为什么学习 S3 时需要逐渐建立 Bucket + Object + Key 的概念，而不只是按照传统文件系统来理解它。
三、创建我的第一个 S3 Bucket
了解基本概念以后，开始实际操作。
1. 进入 S3 Console
登录 AWS Management Console，在搜索框中输入：S3
选择：Amazon S3
进入 S3 管理页面。
然后点击：Create bucket
开始创建 Bucket。
2. 设置 Bucket Name
例如学习环境中可以使用：my-aws-study-s3-xxxx
我这里会给自己的学习 Bucket 设置一个容易识别的名称。
注意
S3 的 Bucket Name 有明确的命名规则。如果输入的名称不可用，AWS Console 会给出提示。因此实际创建时，按照 Console 的提示调整名称即可。
3. 选择 AWS Region
接下来选择 Bucket 所在的：AWS Region
这里我建议学习阶段先保持和前面创建 EC2 时使用的 Region 一致，这样以后进行：
EC2 ↓ S3 ↓ Lambda这样的组合实践时，也比较容易管理自己的学习资源。
四、Block Public Access 设置
创建 S3 Bucket 时，会看到一个非常重要的设置：
Block Public Access settings for this bucket
也就是：
阻止公共访问（Block Public Access）
对于当前只是个人 AWS 学习和实验使用的 Bucket，我会继续保持：
Block all public access开启。
※如果没有明确的公开访问需求，就不应该为了“方便访问”而随意将 S3 Bucket 设置为 Public。
五、创建 Bucket
其他暂时不需要调整的设置，我先保持默认。
最后点击：Create bucket 完成创建。
创建成功之后，就可以在 Bucket 列表中看到刚刚创建的 Bucket。
至此，自己的第一个S3 Bucket就已经创建成功了。
六、向 S3 上传第一个文件
Bucket 创建完成以后，接下来做一个最简单但非常重要的操作：上传文件
进入刚刚创建的 Bucket。点击：Upload
然后准备一个本地测试文件，把它上传到 S3。
当然也可以创建文件夹并上传，让存储的文件分类更有层次感。
七、下载 S3 中的文件
接下来测试一下下载。
选择：上面上传的test.txt对象文件点击，看到下面的详细界面。
点击下载安久下载到本地即可。
八、理解 S3 URI
使用 S3 时，经常会看到这种地址：s3://my-aws-study-s3-xxxx/data/sample.csv
这个就是经常使用的：S3 URI
可以拆开理解：
s3://↓ my-aws-study-s3-xxxx ↓ data/sample.csv也就是：s3://Bucket名称/Object Key
以后使用：
・AWS CLI
・Python boto3
・AWS Glue
・Amazon Athena
・AWS Lambda
等服务访问 S3 时，经常都会遇到类似的 S3 路径。
九、S3 Storage Class 初步认识
在 S3 中，并不是所有数据都必须采用相同的存储方式。
AWS 提供了不同的：Storage Class
来适应不同的数据访问需求。
例如有些数据：
・经常访问
・偶尔访问
・长期归档
・很长时间才会使用一次
这些场景对于存储成本、访问方式等方面的要求是不一样的。
对于我现在的入门学习阶段，并不需要马上记住每一种 Storage Class 的全部细节。
但要意识到：S3 不只是“把文件放进去”，实际架构设计中还需要考虑数据访问频率、保存周期以及成本。
十、S3 Versioning
S3 还有一个很有用的功能： Bucket Versioning
开启 Versioning 后，可以保留同一个 Object 的不同版本。
例如：sample.csv
第一次上传一个版本，之后重新上传同名 Object 时，可以形成不同版本。
这对于：
・防止误覆盖
・数据恢复
・数据版本管理
等场景非常有价值。
不过 Versioning 开启以后，也需要注意旧版本对象仍可能带来存储成本。
十一、S3 权限控制
学习 S3 时，还有一个非常重要的话题：
谁可以访问我的 Bucket 和 Object？
这就会再次涉及上一篇之前学习过的 IAM。
S3 的访问控制可能涉及：
・IAM User
・IAM Role
・IAM Policy
・Bucket Policy
・Block Public Access
・Object Ownership 等
因此前面学习的 IAM 并不是一个独立章节，而是会贯穿后面的 AWS 服务。
关系大概是：
IAM │ └── 控制“谁可以做什么” │ ↓ S3 │ ├── 创建 Bucket ├── 上传 Object ├── 下载 Object └── 删除 Object这让我们对 IAM 的用途也比单独学习的时候更加直观。
十二、删除测试 Object
测试结束以后，我们可以尝试删除刚刚上传的文件。
选择测试 Object：test.txt
执行：Delete
按照 Console 的提示完成删除。
※删除测试数据前确认它确实是不再需要的数据。
十三、删除测试 Bucket
如果这个 Bucket 后面不再继续使用，可以在确认测试对象全部处理完成后删除测试 Bucket。
不过如果下一篇 Lambda 准备继续用这个 Bucket 做实验，也可以先保留它。
例如第五篇可以直接使用：
S3 ↓ 上传文件 ↓ 触发 Lambda ↓ Lambda 处理 Event ↓ 输出日志到 CloudWatch Logs总结
通过这次 S3 学习和实际操作，我完成了：
・创建 S3 Bucket
・理解 Bucket、Object 和 Object Key
・上传测试文件
・创建类似目录的对象组织方式
・下载 Object
・理解 S3 URI
・初步认识 Storage Class
・初步认识 Versioning
・了解 S3 权限控制思路
・删除测试 Object
学习 S3 之前，我们比较容易把它理解为：
“AWS 上保存文件的地方。”
但实际学习以后，我觉得更准确的理解应该是：
S3 是 AWS 中非常基础的对象存储服务，同时也是很多数据处理、Serverless 和分析架构中的重要数据存储基础。
更重要的是，我开始把之前学习的几个 AWS 概念连接起来：
IAM → 控制访问权限 EC2 → 提供计算能力 S3 → 提供对象存储能力这样学习以后，AWS 中不同服务之间的关系也开始逐渐清晰起来。
最后附上一张一起学习的小伙伴用AI总结的S3内容供参考。
