BigQuery is een magazijn om big data op te slaan en het maakt het ook gemakkelijk om die gegevens efficiënt te visualiseren en te analyseren. Athena doet ook hetzelfde werk, maar dan met het AWS-cloudproviderplatform en beiden analyseren ze gegevens met behulp van Structured Query Language (SQL). Met deze services kunnen enorme hoeveelheden gegevens worden verwerkt die in de cloud zijn opgeslagen.
Laten we beginnen met het verschil tussen BigQuery en Athena.
Wat is BigQuery?
Veel mensen, zoals ontwikkelaars, data-analisten en anderen, werken veel met data, en het verwerken van zoveel data wordt behoorlijk moeilijk. Het analyseren van zoveel gegevens wordt behoorlijk ingewikkeld en om deze problemen op te lossen is BigQuery ontworpen. Het is een efficiënte manier om een enorme hoeveelheid gegevens te analyseren en te visualiseren met behulp van eenvoudigere query's:
Voordelen van BigQuery
Enkele van de voordelen van BigQuery worden hieronder genoemd:
Datawarehousing-service : BigQuery is ontworpen om de service te bieden voor het verwerken van big data met behulp van magazijnen en deze vervolgens efficiënt te analyseren.
Efficiënt : Het verwerkt snel een enorme hoeveelheid gegevens met behulp van bekende SQL-query's.
Gemak van implementatie : Het is gemakkelijk om BigQuery-services te gebruiken met eenvoudige SQL-query's. Laad eerst de gegevens en betaal alleen voor wat u gebruikt:
Wat is AWS Athena?
AWS Athena is een serverloze analyse- en visualisatieservice voor big data die wordt aangeboden door het Amazon-platform voor gebruik voor big data. Het vereist geen infrastructuur of onderhoud en het gebruikt ook bekende SQL-query's op onbewerkte gegevens die zijn opgeslagen in S3-buckets. Gegevens kunnen in S3 worden opgeslagen als JSON, CSV, Parquet en andere indelingen. Het maakt gebruik van automatische parallelle uitvoering voor snelle prestaties om efficiëntie in het proces te krijgen:
Voordelen van AWS Athena
Best practices voor de AWS Athena worden hieronder vermeld:
- Het integreert goed met andere AWS-services
- Het prijsmodel is vrij bescheiden omdat het pay-per-query gebruikt en er geen kosten zijn voor het opslaan van gegevens in S3
- Het biedt de beste prestaties en wordt niet aangetast door grote datasets
- Eenvoudige SQL-query's kunnen worden gebruikt om inzichten uit de gegevens te halen
BigQuery versus Athena
Beide services vergelijken met een paar onderstaande tips:
Architectuur : Athena ondersteunt de AWS-cloud en -infrastructuur, terwijl BigQuery de Google-cloud gebruikt en beide serverloze systemen zijn die geen controle hebben over de rekenservice.
Schaalbaarheid : BigQuery staat 100 gelijktijdige zoekopdrachten toe, terwijl Athena standaard 20 zoekopdrachten toestaat en beide zijn volledig geabstraheerd, zodat ze het aantal slots of bronnen bepalen
prijzen : Prijsmodellen van BigQuery en AWS Athena zijn vrijwel hetzelfde, aangezien beide kosten voor gebruikte zoekopdrachten zijn, namelijk 5 dollar per terabyte aan gegevens.
Prestatie : Athena gebruikt S3-blokken voor opslag en BigQuery gebruikt kolomvormige en gecomprimeerde opslag, een zogenaamde condensator, en beide hebben niet de keuze hoeveel bronnen voor elke zoekopdracht worden gebruikt.
Conclusie
AWS-platform biedt geen BigQuery-service; in plaats daarvan gebruikt het Athena om met big data te werken met behulp van SQL-query's. Athena kan inzichten voor de gebruiker halen uit de gegevens die zijn opgeslagen in S3-buckets met behulp van query's die op het platform kunnen worden uitgevoerd. Al deze beide services doen hetzelfde werk met verschillende cloudserviceproviders.