BigQuery im Vergleich zu Athena

Bigquery Im Vergleich Zu Athena



BigQuery ist ein Warehouse zum Speichern von Big Data und erleichtert auch die effiziente Visualisierung und Analyse dieser Daten. Athena macht auch die gleiche Arbeit, aber mit der Cloud-Provider-Plattform AWS und beide analysieren Daten mit Hilfe von Structured Query Language (SQL). Mit diesen Diensten können riesige Datenmengen verarbeitet werden, die in der Cloud gespeichert sind.

Beginnen wir mit dem Unterschied zwischen BigQuery und Athena.







Was ist BigQuery?

Viele Menschen wie Entwickler, Datenanalysten und andere arbeiten viel Zeit mit Daten, und der Umgang mit so vielen Daten wird ziemlich schwierig. Die Analyse so vieler Daten wird ziemlich kompliziert, und um diese Probleme zu lösen, wurde BigQuery entwickelt. Es ist eine effiziente Methode zur Analyse und Visualisierung einer großen Datenmenge mit einfacheren Abfragen:





Vorteile von BigQuery

Einige der Vorteile von BigQuery sind unten aufgeführt:





Data Warehousing-Dienst : BigQuery wurde entwickelt, um den Service bereitzustellen, Big Data mithilfe von Warehouses zu verarbeiten und anschließend effizient zu analysieren.

Effizient : Es verarbeitet schnell große Datenmengen mit bekannten SQL-Abfragen.



Leichtigkeit der Durchsetzung : Es ist einfach, BigQuery-Dienste mit einfachen SQL-Abfragen zu verwenden. Laden Sie zuerst die Daten und zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen:

Was ist AWS Athena?

AWS Athena ist ein serverloser Analyse- und Visualisierungsdienst für Big Data, der von der Amazon-Plattform zur Verwendung für Big Data bereitgestellt wird. Es erfordert keine Infrastruktur oder Wartung und verwendet auch vertraute SQL-Abfragen für Rohdaten, die in S3-Buckets gespeichert sind. Daten können in S3 als JSON, CSV, Parquet und andere Formate gespeichert werden. Es verwendet die automatische parallele Ausführung für eine schnelle Leistung, um die Effizienz des Prozesses zu steigern:

Vorteile von AWS Athena

Best Practices für AWS Athena sind unten aufgeführt:

  • Es lässt sich gut in andere AWS-Services integrieren
  • Das Preismodell ist recht bescheiden, da es Pay-per-Query und keine Kosten für das Speichern von Daten in S3 verwendet
  • Es bietet die beste Leistung und wird durch große Datensätze nicht beeinträchtigt
  • Einfache SQL-Abfragen können verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen

BigQuery im Vergleich zu Athena

Vergleichen Sie beide Dienste mit ein paar Hinweisen, die unten erwähnt werden:

Die Architektur : Athena unterstützt die AWS-Cloud und -Infrastruktur, während BigQuery die Google-Cloud verwendet und beide serverlose Systeme sind, die keine Kontrolle über den Rechendienst haben.

Skalierbarkeit : BigQuery erlaubt 100 gleichzeitige Abfragen, während Athena standardmäßig 20 Abfragen zulässt und beide vollständig abstrahiert sind, sodass sie über die Anzahl der Slots oder Ressourcen entscheiden

Preisgestaltung : Die Preismodelle von BigQuery und AWS Athena sind ziemlich gleich, da beide Gebühren für verwendete Abfragen gelten, die 5 Dollar pro Terabyte an Daten betragen.

Leistung : Athena verwendet S3-Blöcke für die Speicherung und BigQuery verwendet spaltenförmigen und komprimierten Speicher, der als Kondensator bezeichnet wird, und beide haben nicht die Wahl, wie viele Ressourcen für jede Abfrage verwendet werden.

Abschluss

Die AWS-Plattform bietet keinen BigQuery-Service; Stattdessen verwendet es Athena, um mit Big Data mithilfe von SQL-Abfragen zu arbeiten. Athena kann mithilfe von Abfragen, die auf der Plattform ausgeführt werden können, Erkenntnisse für den Benutzer aus den in S3-Buckets gespeicherten Daten gewinnen. Alle diese beiden Dienste erledigen bei verschiedenen Cloud-Dienstanbietern eine ähnliche Arbeit.