BigQuery vs Athena

BigQuery to magazyn do przechowywania dużych zbiorów danych, a także ułatwia efektywną wizualizację i analizę tych danych. Atena wykonuje tę samą pracę, ale z platformą AWS Cloud Provider i obaj analizują dane za pomocą ustrukturyzowanego języka zapytania (SQL). Obsługa ogromnych ilości danych przechowywanych w chmurze można wykonać za pomocą tych usług.

Zacznijmy od różnicy między BigQuery a Athena.

Co to jest BigQuery?

Wiele osób, takich jak programiści, analitycy danych i inni, pracuje z danymi przez większość czasu, a obsługa tego, że wiele danych staje się dość trudne. Analizowanie tego, że wiele danych staje się dość skomplikowane i rozwiązanie tych problemów zostało zaprojektowane. Jest to skuteczny sposób analizy i wizualizacji ogromnej ilości danych za pomocą prostszych zapytań:

Zalety BigQuery

Niektóre zalety BigQuery są wspomniane poniżej:

Usługa magazynowania danych: BigQuery został zaprojektowany w celu zapewnienia obsługi dużych zbiorów danych za pomocą magazynów, a następnie efektywnej analizy.

Wydajny: Przetwarza ogromną ilość danych szybko za pomocą znanych zapytań SQL.

Łatwość wdrożenia: Łatwo w użyciu usług BigQuery z prostymi zapytaniami SQL. Załaduj dane najpierw i zapłać tylko za to, czego używasz:

Co to jest AWS Athena?

AWS Athena to usługa analizy dużych zbiorów danych i wizualizacji zapewnianej przez platformę Amazon, która ma być używana do dużych zbiorów danych. Nie wymaga żadnej infrastruktury ani konserwacji, a także wykorzystuje znane zapytania SQL na surowych danych przechowywanych w wiadrach S3. Dane mogą być przechowywane w S3 jako JSON, CSV, Parquet i inne formaty. Wykorzystuje automatyczne równoległe wykonywanie, aby uzyskać szybką wydajność, aby uzyskać wydajność w tym procesie:

Zalety AWS Athena

Najlepsze praktyki dla AWS Athena są wspomniane poniżej:

• Dobrze integruje się z innymi usługami AWS
• Model wyceny jest dość skromny, ponieważ wykorzystuje pay-per-Query i brak kosztów przechowywania danych w S3
• Zapewnia najlepszą wydajność i nie jest zagrożony dużymi zestawami danych
• Do uzyskania informacji z danych można użyć prostych zapytań SQL

BigQuery vs Athena

Porównanie obu usług z kilkoma wskaźnikami wymienionymi poniżej:

Architektura: Athena obsługuje AWS Cloud i Infrastructure, podczas gdy BigQuery korzysta z Google Cloud i oba są systemami bez serwera, które nie mają kontroli nad usługą obliczeniową.

Skalowalność: BigQuery umożliwia 100 równoległych zapytań, podczas gdy Athena domyślnie pozwala na 20 zapytań i oba są w pełni abstrakcyjne, aby decydować o liczbie szczeliny lub zasobów

cennik: Modele wyceny BigQuery i AWS Athena są całkiem takie same, jak oba ich opłaty za stosowane zapytania, które wynoszą 5 dolarów na terabajte danych.

Wydajność: Athena używa bloków S3 do przechowywania, a BigQuery używa pamięci kolumnowej i kompresowanej o nazwie kondensator i oba nie mają wyboru, ile zasobów zostanie użyte dla każdego zapytania.

Wniosek

Platforma AWS nie oferuje usług BigQuery; Zamiast tego wykorzystuje Athenę do pracy z dużymi danymi przy użyciu zapytań SQL. Athena może uzyskać wgląd dla użytkownika z danych przechowywanych w wiadrach S3 za pomocą zapytań, które można uruchomić na platformie. Wszystkie obie te usługi wykonują podobne zadanie z różnymi dostawcami usług w chmurze.