BigQuery on ladu suurandmete salvestamiseks ning hõlbustab ka nende andmete tõhusat visualiseerimist ja analüüsimist. Ka Athena teeb sama tööd, kuid AWS-i pilvepakkuja platvormiga ja mõlemad analüüsivad andmeid struktureeritud päringukeele (SQL) abil. Neid teenuseid kasutades saab hallata tohutuid pilve salvestatud andmemahtusid.
Alustame BigQuery ja Athena erinevusega.
Mis on BigQuery?
Paljudele inimestele meeldivad arendajad, andmeanalüütikud ja teised, kes töötavad sageli andmetega ning sellise hulga andmete käsitlemine on üsna keeruline. Selle suure hulga andmete analüüsimine muutub üsna keeruliseks ja nende probleemide lahendamiseks loodi BigQuery. See on tõhus viis tohutu hulga andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks, kasutades lihtsamaid päringuid:
BigQuery eelised
Mõned BigQuery eelised on loetletud allpool.
Andmehoidla teenus : BigQuery eesmärk oli pakkuda teenust suurandmete haldamiseks ladude abil ja seejärel tõhusaks analüüsimiseks.
Tõhus : see töötleb teadaolevate SQL-päringute abil kiiresti tohutul hulgal andmeid.
Rakendamise lihtsus : BigQuery teenuseid on lihtne kasutada lihtsate SQL-päringutega. Laadige esmalt andmed ja makske ainult selle eest, mida kasutate:
Mis on AWS Athena?
AWS Athena on serverita suurandmete analüüsi- ja visualiseerimisteenus, mida pakub Amazoni platvorm, mida kasutatakse suurandmete jaoks. See ei nõua infrastruktuuri ega hooldust ning kasutab ka tuttavaid SQL-päringuid S3 ämbritesse salvestatud toorandmete kohta. Andmeid saab S3-s salvestada JSON-, CSV-, Parketi- ja muude vormingutena. See kasutab kiireks toimimiseks automaatset paralleelkäivitust, et protsess oleks tõhus:
AWS Athena eelised
Allpool on mainitud AWS Athena parimaid tavasid.
- See integreerub hästi teiste AWS-teenustega
- Hinnakujundusmudel on üsna tagasihoidlik, kuna see kasutab päringupõhist tasu ja andmete S3-s salvestamise eest tasuta
- See pakub parimat jõudlust ja seda ei ohusta suured andmekogumid
- Lihtsaid SQL-päringuid saab kasutada andmetest ülevaate saamiseks
BigQuery vs Athena
Võrreldes mõlemat teenust mõne allpool nimetatud näpunäidetega:
Arhitektuur : Athena toetab AWS-i pilve ja infrastruktuuri, samas kui BigQuery kasutab Google'i pilve ja mõlemad on serverita süsteemid, millel puudub kontroll arvutusteenuse üle.
Skaleeritavus : BigQuery võimaldab 100 samaaegset päringut, samas kui Athena lubab vaikimisi 20 päringut ja mõlemad on täielikult abstraheeritud, nii et nad otsustavad pesade või ressursside arvu
Hinnakujundus : BigQuery ja AWS Athena hinnamudelid on üsna samad, kuna nende mõlema tasud kehtivad kasutatud päringute eest, mis on 5 dollarit andmeterabaidi kohta.
Esitus : Athena kasutab salvestamiseks S3 plokke ja BigQuery kolonn- ja tihendatud salvestusruumi, mida nimetatakse kondensaatoriks, ning mõlemal pole valida, kui palju ressursse iga päringu jaoks kasutatakse.
Järeldus
AWS-i platvorm ei paku BigQuery teenust; selle asemel kasutab see SQL-päringute abil suurandmetega töötamiseks Athenat. Athena saab platvormil käivitatavate päringute abil S3 ämbritesse salvestatud andmetest kasutaja jaoks ülevaate. Kõik ja kõik need teenused teevad erinevate pilveteenuse pakkujatega sarnast tööd.