BigQuery è un magazzino per archiviare i big data e semplifica anche la visualizzazione e l'analisi di tali dati in modo efficiente. Anche Athena svolge lo stesso lavoro ma con la piattaforma del provider cloud AWS ed entrambi analizzano i dati con l'aiuto di Structured Query Language (SQL). La gestione di enormi quantità di dati archiviati nel cloud può essere eseguita utilizzando questi servizi.
Iniziamo con la differenza tra BigQuery e Athena.
Che cos'è BigQuery?
Molte persone come sviluppatori, analisti di dati e altri lavorano con i dati per la maggior parte del tempo e gestire così tanti dati diventa piuttosto difficile. Analizzare così tanti dati diventa piuttosto complicato e per risolvere questi problemi è stato progettato BigQuery. È un modo efficiente per analizzare e visualizzare un'enorme quantità di dati utilizzando query più semplici:
Vantaggi di BigQuery
Alcuni dei vantaggi di BigQuery sono menzionati di seguito:
Servizio di archiviazione dati : BigQuery è stato progettato per fornire il servizio di gestione dei big data utilizzando i magazzini e quindi di analizzarli in modo efficiente.
Efficiente : Elabora rapidamente un'enorme quantità di dati utilizzando query SQL note.
Facilità di implementazione : è facile utilizzare i servizi BigQuery con semplici query SQL. Carica prima i dati e paga solo quello che usi:
Cos'è AWS Athena?
AWS Athena è un servizio di analisi e visualizzazione di Big Data senza server fornito dalla piattaforma Amazon da utilizzare per i Big Data. Non richiede alcuna infrastruttura o manutenzione e utilizza anche query SQL familiari su dati grezzi archiviati in bucket S3. I dati possono essere archiviati in S3 come JSON, CSV, Parquet e altri formati. Utilizza l'esecuzione parallela automatica per prestazioni veloci per ottenere efficienza nel processo:
Vantaggi di AWS Athena
Le best practice per AWS Athena sono menzionate di seguito:
- Si integra bene con altri servizi AWS
- Il modello di prezzo è piuttosto modesto in quanto utilizza il pay-per-query e nessun costo per l'archiviazione dei dati in S3
- Fornisce le migliori prestazioni e non è compromesso con set di dati di grandi dimensioni
- È possibile utilizzare semplici query SQL per ottenere approfondimenti dai dati
BigQuery contro Atena
Confrontando entrambi i servizi con alcuni suggerimenti menzionati di seguito:
Architettura : Athena supporta il cloud e l'infrastruttura AWS, mentre BigQuery utilizza il cloud di Google ed entrambi sono sistemi serverless che non hanno alcun controllo sul servizio di calcolo.
Scalabilità : BigQuery consente 100 query simultanee mentre Athena consente 20 query per impostazione predefinita ed entrambe sono completamente astratte, quindi decidono il numero di slot o risorse
Prezzi : I modelli di prezzo di BigQuery e AWS Athena sono praticamente gli stessi in quanto entrambi i loro addebiti sono per le query utilizzate, ovvero 5 dollari per Terabyte di dati.
Prestazione : Athena utilizza i blocchi S3 per l'archiviazione e BigQuery utilizza l'archiviazione colonnare e compressa chiamata condensatore ed entrambi non possono scegliere quante risorse verranno utilizzate per ciascuna query.
Conclusione
La piattaforma AWS non offre il servizio BigQuery; invece, utilizza Athena per lavorare con i big data utilizzando query SQL. Athena può ottenere informazioni dettagliate per l'utente dai dati archiviati nei bucket S3 con l'aiuto di query che possono essere eseguite sulla piattaforma. Tutti e tutti questi servizi svolgono un lavoro simile con diversi fornitori di servizi cloud.