BigQuery vs Athena

BigQuery è un magazzino per archiviare i big data e semplifica anche la visualizzazione e l'analisi in modo efficiente dei dati in modo efficiente. Athena fa anche lo stesso lavoro, ma con la piattaforma del provider cloud AWS ed entrambi analizzano i dati con l'aiuto del linguaggio delle query strutturate (SQL). La gestione di enormi quantità di dati archiviati nel cloud può essere eseguita utilizzando questi servizi.

Cominciamo con la differenza tra BigQuery e Athena.

Cos'è BigQuery?

Molte persone piacciono gli sviluppatori, gli analisti dei dati e altri lavorano con i dati per la maggior parte del tempo e la gestione di così tanti dati diventa piuttosto difficile. L'analisi che molti dati diventano piuttosto complicati e per risolvere questi problemi è stato progettato BigQuery. È un modo efficiente di 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 data warehousing: BigQuery è stato progettato per fornire il servizio di gestione dei big data utilizzando i magazzini e quindi 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 per ciò che usi:

Cos'è AWS Athena?

AWS Athena è un servizio di analisi e visualizzazione dei 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 memorizzati in secchi S3. I dati possono essere archiviati in S3 come JSON, CSV, Parquet e altri formati. Utilizza l'esecuzione parallela automatica per prestazioni rapide per ottenere efficienza nel processo:

Vantaggi di AWS Athena

Le migliori pratiche per AWS Athena sono menzionate di seguito:

• Si integra bene con altri servizi AWS
• Il modello di prezzo è abbastanza modesto in quanto utilizza pay-per-query e nessun costo per la memorizzazione di dati in S3
• Fornisce le migliori prestazioni e non è compromesso con set di dati di grandi dimensioni
• Le domande SQL semplici possono essere utilizzate per ottenere approfondimenti dai dati

BigQuery vs Athena

Confrontando entrambi i servizi con alcuni puntatori menzionati di seguito:

Architettura: Athena supporta AWS Cloud e Infrastructure mentre BigQuery utilizza Google Cloud ed entrambi sono sistemi senza server che non hanno controllo sul servizio di calcolo.

Scalabilità: BigQuery consente 100 domande simultanee mentre Athena consente 20 domande per impostazione predefinita ed entrambe sono completamente astratte, quindi decidono il numero di slot o risorse

Prezzi: Modelli di prezzo di BigQuery e AWS Athena sono uguali a entrambe le loro spese per le domande utilizzate che sono 5 dollari per terabyte di dati.

Prestazione: Athena utilizza blocchi S3 per lo stoccaggio e BigQuery utilizza un archivio colonnario e compresso chiamato condensatore ed entrambi non hanno la scelta di quante risorse verranno utilizzate per ogni query.

Conclusione

La piattaforma AWS non offre un servizio BigQuery; Invece, usa Athena per lavorare con i big data usando le query SQL. Athena può ottenere approfondimenti per l'utente dai dati archiviati in secchi S3 con l'aiuto di query che possono essere eseguite sulla piattaforma. Tutti e tutti questi servizi fanno un lavoro simile con diversi fornitori di servizi cloud.