BigQuery gegen Athena
BigQuery ist ein Lagerhaus zum Speichern von Big Data und erleichtert es auch einfach, diese Daten effizient zu visualisieren und zu analysieren. Athena erledigt auch die gleiche Arbeit, aber mit der AWS Cloud Provider -Plattform und beide analysieren Daten mit Hilfe der strukturierten Abfragesprache (SQL). Die Behandlung großer Datenmengen in der Cloud kann mit diesen Diensten durchgeführt werden.
Beginnen wir mit dem Unterschied zwischen BigQuery und Athena.
Was ist BigQuery?
Viele Menschen wie Entwickler, Datenanalysten und andere arbeiten oft mit Daten und bearbeiten, dass viele Daten ziemlich schwierig werden. Analyse, dass viele Daten ziemlich kompliziert werden und diese Probleme zu lösen, die BigQuery entworfen wurde. Es ist eine effiziente Möglichkeit, eine große Datenmenge mit einfacheren Abfragen zu analysieren und zu visualisieren:
Vorteile von BigQuery
Einige der Vorteile von BigQuery werden unten erwähnt:
Data Warehousing Service: BigQuery wurde entwickelt, um den Service der Behandlung von Big Data mit Lagern zu bieten und dann effizient zu analysieren.
Effizient: Es verarbeitet eine große Menge an Daten schnell mit bekannten SQL -Abfragen.
Leichtigkeit der Durchsetzung: Es ist einfach, BigQuery -Dienste mit einfachen SQL -Abfragen zu verwenden. Laden Sie zuerst die Daten und bezahlen Sie nur das, was Sie verwenden:
Was ist AWS Athena?
AWS Athena ist ein serverloser Big -Data -Analyse- und Visualisierungsdienst von der Amazon -Plattform, die für Big Data verwendet werden soll. Es erfordert keine Infrastruktur oder Wartung und verwendet auch bekannte SQL -Abfragen zu Rohdaten, die in S3 -Eimer gespeichert sind. Daten können in S3 als JSON, CSV, Parquet und andere Formate gespeichert werden. Es verwendet eine automatische parallele Ausführung für schnelle Leistung, um die Effizienz im Prozess zu erzielen:
Vorteile von AWS Athena
Best Practices für die AWS Athena werden unten erwähnt:
- Es integriert sich gut in andere AWS -Dienste
- Das Preismodell ist sehr bescheiden, da es Pay-per-Querien verwendet und keine Kosten für das Speichern von Daten in S3
- Es bietet die beste Leistung und wird nicht mit großen Datensätzen beeinträchtigt
- Einfache SQL -Abfragen können verwendet werden, um Einblicke aus den Daten zu erhalten
BigQuery gegen Athena
Vergleich beider Dienste mit einigen unten erwähnten Hinweisen:
Die Architektur: Athena unterstützt AWS Cloud und Infrastruktur, während BigQuery Google Cloud verwendet. Beide sind serverlose Systeme, die keine Kontrolle über den Rechenservice haben.
Skalierbarkeit: BigQuery erlaubt 100 gleichzeitige Abfragen, während Athena standardmäßig 20 Abfragen ermöglicht und beide vollständig abstrahiert sind, sodass sie die Anzahl der Slots oder Ressourcen entscheiden
Preisgestaltung: Preismodelle von BigQuery und AWS Athena sind die gleichen wie bei beiden Gebühren für verwendete Abfragen, die 5 Dollar pro Terabyte Daten beträgt.
Leistung: Athena verwendet S3 -Blöcke für die Aufbewahrung und BigQuery verwendet Columnar & Compressed Storage, der als Kondensator bezeichnet wird. 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 mit SQL -Abfragen mit Big Data zu arbeiten. Athena kann Einblicke für den Benutzer aus den in S3 -Eimer gespeicherten Daten mit Hilfe von Abfragen erhalten, die auf der Plattform ausgeführt werden können. Alle und alle beiden Dienste erledigen einen ähnlichen Job mit verschiedenen Cloud -Dienstanbietern.