BigQuery és un magatzem per emmagatzemar grans dades i també facilita la visualització i l'anàlisi d'aquestes dades de manera eficient. Athena també fa la mateixa feina, però amb la plataforma de proveïdors de núvol AWS i tots dos analitzen dades amb l'ajuda del llenguatge de consulta estructurat (SQL). La gestió de grans quantitats de dades emmagatzemades al núvol es pot fer mitjançant aquests serveis.
Comencem per la diferència entre BigQuery i Athena.
Què és BigQuery?
Moltes persones com desenvolupadors, analistes de dades i altres treballen amb dades la major part del temps, i el maneig d'aquestes dades es fa bastant difícil. Analitzar tantes dades es fa bastant complicat i per resoldre aquests problemes es va dissenyar BigQuery. És una manera eficient d'analitzar i visualitzar una gran quantitat de dades mitjançant consultes més senzilles:
Avantatges de BigQuery
A continuació s'esmenten alguns dels avantatges de BigQuery:
Servei d'emmagatzematge de dades : BigQuery va ser dissenyat per oferir el servei de manipulació de grans dades mitjançant magatzems i després analitzar-les de manera eficient.
Eficient : processa una gran quantitat de dades ràpidament mitjançant consultes SQL conegudes.
Facilitat d'implementació : és fàcil utilitzar els serveis de BigQuery amb consultes SQL senzilles. Carregueu les dades primer i pagueu només pel que feu servir:
Què és AWS Athena?
AWS Athena és un servei d'anàlisi i visualització de Big Data sense servidor proporcionat per la plataforma Amazon per ser utilitzat per a grans dades. No requereix cap infraestructura ni manteniment i també fa servir consultes SQL familiars sobre dades en brut emmagatzemades als cubs S3. Les dades es poden emmagatzemar a S3 com a JSON, CSV, Parquet i altres formats. Utilitza l'execució paral·lela automàtica per obtenir un rendiment ràpid per obtenir eficiència en el procés:
Avantatges d'AWS Athena
Les millors pràctiques per a AWS Athena s'esmenten a continuació:
- S'integra bé amb altres serveis d'AWS
- El model de preus és bastant modest, ja que utilitza pagament per consulta i sense cap cost per emmagatzemar dades a S3
- Proporciona el millor rendiment i no es veu compromès amb grans conjunts de dades
- Es poden utilitzar consultes SQL senzilles per obtenir informació de les dades
BigQuery vs Athena
Comparant ambdós serveis amb alguns punts esmentats a continuació:
Arquitectura : Athena admet el núvol i la infraestructura d'AWS, mentre que BigQuery utilitza el núvol de Google i tots dos són sistemes sense servidor que no tenen control sobre el servei informàtic.
Escalabilitat : BigQuery permet 100 consultes concurrents, mentre que Athena permet 20 consultes de manera predeterminada i ambdues estan totalment abstraïdes perquè decideixen el nombre d'espais o recursos.
Preus : els models de preus de BigQuery i AWS Athena són pràcticament els mateixos, ja que els dos càrrecs són per a les consultes utilitzades, que és de 5 dòlars per terabyte de dades.
Rendiment : Athena utilitza blocs S3 per a l'emmagatzematge i BigQuery utilitza emmagatzematge en columna i comprimit anomenat condensador i tots dos no poden triar quants recursos s'utilitzaran per a cada consulta.
Conclusió
La plataforma AWS no ofereix el servei BigQuery; en canvi, utilitza Athena per treballar amb grans dades mitjançant consultes SQL. Athena pot obtenir informació per a l'usuari a partir de les dades emmagatzemades als cubs S3 amb l'ajuda de consultes que es poden executar a la plataforma. Tots i tots aquests dos serveis fan una feina similar amb diferents proveïdors de serveis al núvol.