BigQuery — это хранилище для хранения больших данных, которое также позволяет легко визуализировать и эффективно анализировать эти данные. Athena также выполняет ту же работу, но с платформой облачного провайдера AWS, и оба они анализируют данные с помощью языка структурированных запросов (SQL). С помощью этих сервисов можно обрабатывать огромные объемы данных, хранящихся в облаке.
Начнем с разницы между BigQuery и Athena.
Что такое BigQuery?
Многие люди, такие как разработчики, аналитики данных и другие, много времени работают с данными, и обработка такого большого количества данных становится довольно сложной. Анализ такого количества данных становится довольно сложным, и для решения этих проблем был разработан BigQuery. Это эффективный способ анализа и визуализации огромного количества данных с помощью более простых запросов:
Преимущества BigQuery
Ниже перечислены некоторые преимущества BigQuery:
Служба хранилища данных : BigQuery был разработан для предоставления услуги по обработке больших данных с использованием хранилищ и последующего их эффективного анализа.
Эффективный : быстро обрабатывает огромное количество данных, используя известные SQL-запросы.
Простота реализации : сервисы BigQuery легко использовать с простыми SQL-запросами. Сначала загрузите данные и платите только за то, что используете:
Что такое AWS Athena?
AWS Athena — это бессерверный сервис анализа и визуализации больших данных, предоставляемый платформой Amazon для использования с большими данными. Он не требует никакой инфраструктуры или обслуживания, а также использует знакомые SQL-запросы к необработанным данным, хранящимся в корзинах S3. Данные могут храниться в S3 в форматах JSON, CSV, Parquet и других. Он использует автоматическое параллельное выполнение для быстрой работы, чтобы получить эффективность в процессе:
Преимущества AWS Афина
Ниже приведены рекомендации по работе с AWS Athena.
- Он хорошо интегрируется с другими сервисами AWS.
- Модель ценообразования довольно скромная, поскольку в ней используется плата за запрос и бесплатное хранение данных в S3.
- Он обеспечивает наилучшую производительность и не подвергается риску при работе с большими наборами данных.
- Простые SQL-запросы можно использовать для получения информации из данных.
BigQuery против Афины
Сравнивая оба сервиса с несколькими указателями, упомянутыми ниже:
Архитектура : Athena поддерживает облако и инфраструктуру AWS, тогда как BigQuery использует облако Google, и обе являются бессерверными системами, не имеющими контроля над вычислительной службой.
Масштабируемость : BigQuery допускает 100 одновременных запросов, тогда как Athena по умолчанию разрешает 20 запросов, и оба полностью абстрагированы, поэтому они определяют количество слотов или ресурсов.
Цены : Модели ценообразования BigQuery и AWS Athena практически одинаковы, так как обе их цены указаны за используемые запросы, которые составляют 5 долларов за терабайт данных.
Производительность : Athena использует блоки S3 для хранения, а BigQuery использует столбчатое и сжатое хранилище, называемое конденсатором, и у обоих нет выбора, сколько ресурсов будет использоваться для каждого запроса.
Заключение
Платформа AWS не предлагает сервис BigQuery; вместо этого он использует Athena для работы с большими данными с помощью SQL-запросов. Athena может получать информацию для пользователя из данных, хранящихся в корзинах S3, с помощью запросов, которые можно запускать на платформе. Все и все эти службы выполняют одинаковую работу с разными поставщиками облачных услуг.