BigQuery er et lager til at gemme big data, og det gør det også nemt at visualisere og analysere disse data effektivt. Athena udfører også det samme arbejde, men med AWS cloud-udbyderplatformen, og begge analyserer data ved hjælp af Structured Query Language (SQL). Håndtering af enorme mængder data, der er lagret i skyen, kan gøres ved hjælp af disse tjenester.
Lad os starte med forskellen mellem BigQuery og Athena.
Hvad er BigQuery?
Mange mennesker kan lide udviklere, dataanalytikere og andre arbejder med data meget af tiden, og det bliver ret svært at håndtere så meget data. At analysere så mange data bliver ret kompliceret, og for at løse disse problemer blev BigQuery designet. Det er en effektiv måde at analysere og visualisere en enorm mængde data på ved hjælp af enklere forespørgsler:
Fordele ved BigQuery
Nogle af fordelene ved BigQuery er nævnt nedenfor:
Data Warehousing Service : BigQuery blev designet til at levere tjenesten med at håndtere big data ved hjælp af varehuse og derefter analysere dem effektivt.
Effektiv : Den behandler en enorm mængde data hurtigt ved hjælp af kendte SQL-forespørgsler.
Nem implementering : Det er nemt at bruge BigQuery-tjenester med simple SQL-forespørgsler. Indlæs dataene først og betal kun for det, du bruger:
Hvad er AWS Athena?
AWS Athena er en serverløs Big data analyse og visualiseringstjeneste leveret af Amazon platformen til brug for big data. Det kræver ingen infrastruktur eller vedligeholdelse, og det bruger også velkendte SQL-forespørgsler på rådata, der er gemt i S3-bøtter. Data kan gemmes i S3 som JSON, CSV, Parket og andre formater. Den bruger automatisk parallel udførelse for hurtig ydeevne for at opnå effektivitet i processen:
Fordele ved AWS Athena
Bedste praksis for AWS Athena er nævnt nedenfor:
- Det integrerer godt med andre AWS-tjenester
- Prismodellen er ret beskeden, da den bruger pay-per-forespørgsel og uden omkostninger til lagring af data i S3
- Det giver den bedste ydeevne og er ikke kompromitteret med store datasæt
- Simple SQL-forespørgsler kan bruges til at få indsigt fra dataene
BigQuery vs Athena
Sammenligning af begge tjenester med et par pointer nævnt nedenfor:
Arkitektur : Athena understøtter AWS-skyen og infrastrukturen, hvorimod BigQuery bruger Google-skyen, og begge er serverløse systemer, der ikke har kontrol over computertjenesten.
Skalerbarhed : BigQuery tillader 100 samtidige forespørgsler, mens Athena tillader 20 forespørgsler som standard, og begge er fuldstændigt abstraheret, så de bestemmer antallet af pladser eller ressourcer
Prissætning : Prismodeller for BigQuery og AWS Athena er helt de samme, da begge deres gebyrer er for anvendte forespørgsler, hvilket er 5 dollars pr. Terabyte data.
Ydeevne : Athena bruger S3-blokke til lagring, og BigQuery bruger kolonneformet og komprimeret lagring kaldet en kondensator, og begge har ikke valget om, hvor mange ressourcer der skal bruges til hver forespørgsel.
Konklusion
AWS-platformen tilbyder ikke BigQuery-tjeneste; i stedet bruger den Athena til at arbejde med big data ved hjælp af SQL-forespørgsler. Athena kan få indsigt til brugeren fra de data, der er gemt i S3-buckets ved hjælp af forespørgsler, der kan køres på platformen. Alle og alle begge disse tjenester udfører et lignende job med forskellige cloud-tjenesteudbydere.