BigQuery vs Athena
BigQuery er et lager for å lagre big data, og det gjør det også enkelt å visualisere og analysere denne data effektivt. Athena gjør også det samme arbeidet, men med AWS Cloud Provider -plattformen, og begge analyserer data ved hjelp av Structured Query Language (SQL). Håndtering av enorme mengder data lagret i skyen kan gjøres ved hjelp av disse tjenestene.
La oss starte med forskjellen mellom BigQuery og Athena.
Hva er BigQuery?
Mange mennesker liker utviklere, dataanalytikere og andre jobber med data mye av tiden, og håndtering av så mye data blir ganske vanskelig. Å analysere at mye data blir ganske komplisert og for å løse disse problemene ble Bigquery designet. Det er en effektiv måte å analysere og visualisere en enorm mengde data ved å bruke enklere spørsmål:
Fordeler med BigQuery
Noen av fordelene med BigQuery er nevnt nedenfor:
Datavarehusstjeneste: BigQuery ble designet for å tilby tjenesten til å håndtere big data ved hjelp av lager og deretter analysere det effektivt.
Effektiv: Det behandler en enorm mengde data raskt ved hjelp av kjente SQL -spørsmål.
Enkel implementering: Det er enkelt å bruke BigQuery -tjenester med enkle SQL -spørsmål. Last inn dataene først og betal for bare det du bruker:
Hva er AWS Athena?
AWS Athena er en serverløs big data -analyse- og visualiseringstjeneste levert av Amazon -plattformen som skal brukes til big data. Det krever ingen infrastruktur eller vedlikehold, og den bruker også kjente SQL -spørsmål på rå data lagret i S3 -bøtter. Data kan lagres i S3 som JSON, CSV, Parkett og andre formater. Den bruker automatisk parallell utførelse for rask ytelse for å få effektivitet i prosessen:
Fordeler med AWS Athena
Beste praksis for AWS Athena er nevnt nedenfor:
- Det integreres godt med andre AWS -tjenester
- Prismodellen er ganske beskjeden ettersom den bruker betal-per-query og ingen kostnader for lagring av data i S3
- Det gir den beste ytelsen og er ikke kompromittert med store datasett
- Enkle SQL -spørsmål kan brukes til å få innsikt fra dataene
BigQuery vs Athena
Sammenligning av begge tjenestene med noen få pekere nevnt nedenfor:
Arkitektur: Athena støtter AWS Cloud og Infrastructure, mens BigQuery bruker Google Cloud og begge er serverløse systemer som ikke har noen kontroll over Compute Service.
Skalerbarhet: BigQuery tillater 100 samtidige spørsmål, mens Athena tillater 20 spørsmål som standard og begge er fullstendig abstrakte, så de bestemmer antall spor eller ressurser
Priser: Prismodeller for BigQuery og AWS Athena er ganske de samme som begge kostnadene deres er for spørsmål som er brukt, som er 5 dollar per terabyte med data.
Opptreden: Athena bruker S3 -blokker for lagring og BigQuery bruker søyle og komprimert lagring kalt en kondensator, og begge har ikke valget mellom hvor mange ressurser som skal brukes til hvert spørsmål.
Konklusjon
AWS -plattformen tilbyr ikke BigQuery Service; I stedet bruker den Athena til å jobbe med big data ved hjelp av SQL -spørsmål. Athena kan få innsikt for brukeren fra dataene som er lagret i S3 -bøtter ved hjelp av spørsmål som kan kjøres på plattformen. Alle og alle begge disse tjenestene gjør en lignende jobb med forskjellige leverandører av skytjenester.