在接近实时的分析中，为什么Lambda-->Firehose-->S3比Lambda -->S3更受欢迎？

Lambda是亚马逊AWS提供的一种无服务器计算服务，它可以根据事件触发自动运行代码，适用于处理实时数据。S3是亚马逊AWS提供的对象存储服务，用于存储大量的数据。Firehose是亚马逊AWS提供的数据传输服务，用于将实时数据流式传输到S3或其他目标。

Lambda-->Firehose-->S3的架构相比于Lambda -->S3更受欢迎的原因如下：

1. 实时性：Lambda-->Firehose-->S3架构可以实现接近实时的数据分析。当数据到达Lambda时，Lambda会立即触发执行相应的代码，然后将处理后的数据发送到Firehose。Firehose会将数据流式传输到S3，实现数据的快速存储和分析。相比之下，Lambda -->S3架构需要等待Lambda函数执行完毕后才能将数据存储到S3，无法实现实时性要求。
2. 数据处理能力：Lambda-->Firehose-->S3架构中，Lambda函数可以对数据进行实时处理和转换，例如数据清洗、格式转换、计算等。Firehose可以对数据进行缓冲和批处理，提高数据传输的效率。而Lambda -->S3架构中，Lambda函数只能将原始数据直接存储到S3，无法进行实时处理和转换。
3. 弹性伸缩：Lambda-->Firehose-->S3架构可以根据实际需求自动进行弹性伸缩。Lambda函数和Firehose都支持自动扩展和收缩，根据数据流量的变化来调整资源的使用。而Lambda -->S3架构中，Lambda函数的扩展和收缩只能根据函数的调用次数来决定，无法根据数据流量的变化来动态调整。
4. 数据安全性：Lambda-->Firehose-->S3架构可以提供更高的数据安全性。Firehose支持数据加密和数据备份，可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。而Lambda -->S3架构中，数据传输和存储的安全性需要开发人员自行处理。

综上所述，Lambda-->Firehose-->S3架构相比于Lambda -->S3更受欢迎，因为它可以实现接近实时的数据分析、具备数据处理能力、支持弹性伸缩和提供更高的数据安全性。在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的架构。对于需要实时性和数据处理能力的场景，推荐使用Lambda-->Firehose-->S3架构。相关的腾讯云产品可以参考腾讯云的云函数SCF、数据接入服务DTS和对象存储COS。