BigQuery to hurtownia do przechowywania dużych zbiorów danych, która ułatwia wydajną wizualizację i analizę tych danych. Athena również wykonuje tę samą pracę, ale z platformą dostawcy chmury AWS i obaj analizują dane za pomocą Structured Query Language (SQL). Za pomocą tych usług można obsługiwać ogromne ilości danych przechowywanych w chmurze.
Zacznijmy od różnicy między BigQuery i Atheną.
Co to jest BigQuery?
Wiele osób, takich jak programiści, analitycy danych i inni, pracuje z danymi przez długi czas, a obsługa tak dużej ilości danych staje się dość trudna. Analiza tak dużej ilości danych staje się dość skomplikowana i aby rozwiązać te problemy, zaprojektowano BigQuery. Jest to skuteczny sposób analizowania i wizualizacji ogromnej ilości danych przy użyciu prostszych zapytań:
Zalety BigQuery
Poniżej wymieniono niektóre zalety BigQuery:
Usługa hurtowni danych : BigQuery zostało zaprojektowane, aby świadczyć usługę obsługi dużych zbiorów danych za pomocą hurtowni, a następnie sprawnej ich analizy.
Wydajny : Szybko przetwarza ogromną ilość danych przy użyciu znanych zapytań SQL.
Łatwość wdrożenia : Korzystanie z usług BigQuery jest łatwe dzięki prostym zapytaniom SQL. Najpierw załaduj dane i płać tylko za to, z czego korzystasz:
Co to jest AWS Atena?
AWS Athena to bezserwerowa usługa analizy i wizualizacji dużych zbiorów danych udostępniana przez platformę Amazon do użytku w przypadku dużych zbiorów danych. Nie wymaga żadnej infrastruktury ani konserwacji, a także wykorzystuje znane zapytania SQL na surowych danych przechowywanych w zasobnikach S3. Dane mogą być przechowywane w S3 w formatach JSON, CSV, Parquet i innych. Wykorzystuje automatyczne wykonywanie równoległe w celu uzyskania szybkiej wydajności w celu uzyskania wydajności w procesie:
Zalety AWS Athena
Najlepsze praktyki dla AWS Athena wymieniono poniżej:
- Dobrze integruje się z innymi usługami AWS
- Model wyceny jest dość skromny, ponieważ wykorzystuje płatność za zapytanie i brak kosztów przechowywania danych w S3
- Zapewnia najlepszą wydajność i nie jest zagrożona w przypadku dużych zbiorów danych
- Proste zapytania SQL mogą służyć do uzyskiwania wglądu w dane
BigQuery kontra Athena
Porównanie obu usług z kilkoma wskazówkami wymienionymi poniżej:
Architektura : Athena obsługuje chmurę i infrastrukturę AWS, podczas gdy BigQuery korzysta z chmury Google i oba są systemami bezserwerowymi, które nie mają kontroli nad usługą obliczeniową.
Skalowalność : BigQuery dopuszcza 100 jednoczesnych zapytań, podczas gdy Athena domyślnie dopuszcza 20 zapytań i oba są w pełni abstrakcyjne, więc decydują o liczbie miejsc lub zasobów
cennik : Modele cenowe BigQuery i AWS Athena są takie same, ponieważ obie ich opłaty dotyczą używanych zapytań, czyli 5 dolarów za terabajt danych.
Wydajność : Athena używa bloków S3 do przechowywania danych, a BigQuery wykorzystuje kolumnową i skompresowaną pamięć masową zwaną kondensatorem, a obie nie mają możliwości wyboru, ile zasobów zostanie wykorzystanych dla każdego zapytania.
Wniosek
Platforma AWS nie oferuje usługi BigQuery; zamiast tego używa Atheny do pracy z dużymi zbiorami danych przy użyciu zapytań SQL. Athena może uzyskać wgląd dla użytkownika z danych przechowywanych w segmentach S3 za pomocą zapytań, które można uruchomić na platformie. Wszystkie te usługi wykonują podobną pracę z różnymi dostawcami usług w chmurze.