BigQuery är ett lager för att lagra big data och det gör det också enkelt att visualisera och analysera denna data effektivt. Athena gör också samma arbete men med AWS molnleverantörsplattform och båda analyserar data med hjälp av Structured Query Language (SQL). Hantering av enorma mängder data som lagras i molnet kan göras med hjälp av dessa tjänster.
Låt oss börja med skillnaden mellan BigQuery och Athena.
Vad är BigQuery?
Många människor gillar utvecklare, dataanalytiker och andra arbetar med data mycket av tiden, och det blir ganska svårt att hantera så mycket data. Att analysera så mycket data blir ganska komplicerat och för att lösa dessa problem designades BigQuery. Det är ett effektivt sätt att analysera och visualisera en enorm mängd data med enklare frågor:
Fördelar med BigQuery
Några av fördelarna med BigQuery nämns nedan:
Datalagertjänst : BigQuery designades för att tillhandahålla tjänsten att hantera big data med hjälp av lager och sedan analysera den effektivt.
Effektiv : Den bearbetar en enorm mängd data snabbt med hjälp av kända SQL-frågor.
Enkel implementering : Det är lätt att använda BigQuery-tjänster med enkla SQL-frågor. Ladda data först och betala bara för det du använder:
Vad är AWS Athena?
AWS Athena är en serverlös Big data-analys och visualiseringstjänst som tillhandahålls av Amazon-plattformen för att användas för big data. Den kräver ingen infrastruktur eller underhåll och den använder också välbekanta SQL-frågor på rådata lagrade i S3-hinkar. Data kan lagras i S3 som JSON, CSV, Parkett och andra format. Den använder automatisk parallellkörning för snabb prestanda för att få effektivitet i processen:
Fördelar med AWS Athena
Bästa metoder för AWS Athena nämns nedan:
- Den integrerar väl med andra AWS-tjänster
- Prismodellen är ganska blygsam eftersom den använder betalning per fråga och ingen kostnad för att lagra data i S3
- Det ger bästa prestanda och äventyras inte med stora datamängder
- Enkla SQL-frågor kan användas för att få insikter från data
BigQuery vs Athena
Jämför båda tjänsterna med några tips som nämns nedan:
Arkitektur : Athena stöder AWS moln och infrastruktur medan BigQuery använder Google moln och båda är serverlösa system som inte har någon kontroll över datortjänsten.
Skalbarhet : BigQuery tillåter 100 samtidiga frågor medan Athena tillåter 20 frågor som standard och båda är helt abstraherade så att de bestämmer antalet platser eller resurser
Prissättning : Prissättningsmodellerna för BigQuery och AWS Athena är ganska desamma eftersom båda deras avgifter är för använda frågor som är 5 dollar per Terabyte data.
Prestanda : Athena använder S3-block för lagring och BigQuery använder kolumnär och komprimerad lagring som kallas en kondensator och båda har inte valet av hur många resurser som ska användas för varje fråga.
Slutsats
AWS-plattformen erbjuder inte BigQuery-tjänsten; istället använder den Athena för att arbeta med big data med hjälp av SQL-frågor. Athena kan få insikter för användaren från data som lagras i S3-buckets med hjälp av frågor som kan köras på plattformen. Alla och alla båda dessa tjänster gör ett liknande jobb med olika molntjänstleverantörer.