BigQuery vs Athena
BigQuery est un entrepôt pour stocker les mégadonnées et il est également facile de visualiser et d'analyser efficacement ces données. Athena fait également le même travail, mais avec la plate-forme du fournisseur de cloud AWS et les deux analysent les données à l'aide d'un langage de requête structuré (SQL). La gestion d'énormes quantités de données stockées dans le cloud peut être effectuée en utilisant ces services.
Commençons par la différence entre BigQuery et Athena.
Qu'est-ce que BigQuery?
Beaucoup de gens comme les développeurs, les analystes de données et d'autres travaillent avec des données la plupart du temps, et la gestion de nombreuses données devient assez difficile. L'analyse autant de données devient assez compliquée et résoudre ces problèmes BigQuery a été conçu. Il s'agit d'un moyen efficace d'analyser et de visualiser une énorme quantité de données en utilisant des requêtes plus simples:
Avantages de BigQuery
Certains des avantages de BigQuery sont mentionnés ci-dessous:
Service d'entreposage de données: BigQuery a été conçu pour fournir le service de gestion des mégadonnées à l'aide des entrepôts, puis de l'analyser efficacement.
Efficace: Il traite rapidement une énorme quantité de données en utilisant des requêtes SQL connues.
Facilité de mise en œuvre: Il est facile d'utiliser les services BigQuery avec des requêtes SQL simples. Chargez d'abord les données et payez uniquement ce que vous utilisez:
Qu'est-ce que Aws Athena?
AWS Athena est un service d'analyse et de visualisation de Big Data sans serveur fourni par la plate-forme Amazon à utiliser pour les mégadonnées. Il ne nécessite aucune infrastructure ou maintenance et il utilise également des requêtes SQL familières sur les données brutes stockées dans des seaux S3. Les données peuvent être stockées dans S3 en tant que formats JSON, CSV, parquet et d'autres formats. Il utilise une exécution parallèle automatique pour des performances rapides pour obtenir une efficacité dans le processus:
Avantages d'Aws Athena
Les meilleures pratiques pour l'AWS Athena sont mentionnées ci-dessous:
- Il s'intègre bien aux autres services AWS
- Le modèle de tarification est assez modeste car il utilise le paiement par requête et aucun coût pour le stockage des données dans S3
- Il offre les meilleures performances et n'est pas compromis avec de grands ensembles de données
- Des requêtes SQL simples peuvent être utilisées pour obtenir des informations à partir des données
BigQuery vs Athena
Comparaison des deux services avec quelques conseils mentionnés ci-dessous:
Architecture: Athena prend en charge AWS Cloud and Infrastructure tandis que BigQuery utilise Google Cloud et les deux sont des systèmes sans serveur sans contrôle sur le service de calcul.
Évolutivité: BigQuery autorise 100 requêtes simultanées tandis qu'Athena permet 20 requêtes par défaut et les deux sont entièrement abstraites afin qu'elles décident du nombre de machines à sous ou de ressources
Prix: Les modèles de tarification de BigQuery et AWS Athena sont tout à fait les mêmes que leurs deux frais sont des requêtes utilisées qui sont de 5 dollars par téraoctet de données.
Performance: Athena utilise des blocs S3 pour le stockage et BigQuery utilise le colonne et le stockage compressé appelé condensateur et les deux n'ont pas le choix du nombre de ressources qui seront utilisées pour chaque requête.
Conclusion
La plate-forme AWS n'offre pas de service BigQuery; Au lieu de cela, il utilise Athena pour travailler avec les mégadonnées à l'aide de requêtes SQL. Athena peut obtenir des informations pour l'utilisateur à partir des données stockées dans des seaux S3 à l'aide de requêtes qui peuvent être exécutées sur la plate-forme. Tous ces deux services font un travail similaire avec différents fournisseurs de services cloud.