BigQuery on varasto ison datan tallentamiseen, ja sen avulla on myös helppo visualisoida ja analysoida dataa tehokkaasti. Myös Athena tekee saman työn, mutta AWS-pilvipalveluntarjoajan alustalla ja molemmat analysoivat dataa Structured Query Language (SQL) -kielen avulla. Pilveen tallennettujen valtavien tietomäärien käsittely onnistuu näiden palveluiden avulla.
Aloitetaan BigQueryn ja Athenan eroista.
Mikä BigQuery on?
Monet ihmiset, kuten kehittäjät, data-analyytikot ja muut työskentelevät datan parissa suuren osan ajasta, ja näin suuren tiedon käsittely on melko vaikeaa. Näin suuren tiedon analysoinnista tulee melko monimutkaista, ja BigQuery on suunniteltu ratkaisemaan nämä ongelmat. Se on tehokas tapa analysoida ja visualisoida valtava määrä tietoa yksinkertaisemmilla kyselyillä:
BigQueryn edut
Jotkut BigQueryn eduista mainitaan alla:
Tietovarastopalvelu : BigQuery on suunniteltu tarjoamaan palvelu suuren datan käsittelystä varastojen avulla ja sen jälkeen tehokkaaseen analysointiin.
Tehokas : Se käsittelee valtavan määrän tietoa nopeasti tunnetuilla SQL-kyselyillä.
Käyttöönoton helppous : BigQuery-palveluita on helppo käyttää yksinkertaisilla SQL-kyselyillä. Lataa tiedot ensin ja maksa vain siitä, mitä käytät:
Mikä on AWS Athena?
AWS Athena on Amazon-alustan tarjoama palvelimeton Big data -analyysi- ja visualisointipalvelu, jota käytetään big dataan. Se ei vaadi infrastruktuuria tai ylläpitoa, ja se käyttää myös tuttuja SQL-kyselyitä S3-ämpäriin tallennetuista raakatiedoista. Tiedot voidaan tallentaa S3:ssa JSON-, CSV-, parketti- ja muissa muodoissa. Se käyttää automaattista rinnakkaissuoritusta nopean suorituskyvyn saavuttamiseksi tehostaakseen prosessia:
AWS Athenen edut
AWS Athenen parhaat käytännöt on mainittu alla:
- Se integroituu hyvin muihin AWS-palveluihin
- Hinnoittelumalli on melko vaatimaton, koska se käyttää kyselykohtaista maksua eikä tietojen tallentamisesta S3:ssa kustannuksia.
- Se tarjoaa parhaan suorituskyvyn, eikä se vaaranna suuria tietojoukkoja
- Yksinkertaisten SQL-kyselyiden avulla voidaan saada tietoa tiedoista
BigQuery vs Athena
Vertaamalla molempia palveluita muutamalla alla mainitulla viitteellä:
Arkkitehtuuri : Athena tukee AWS-pilviä ja -infrastruktuuria, kun taas BigQuery käyttää Google-pilvipalvelua ja molemmat ovat palvelimettomia järjestelmiä, joilla ei ole hallintaa laskentapalveluun.
Skaalautuvuus : BigQuery sallii 100 samanaikaista kyselyä, kun taas Athena sallii oletuksena 20 kyselyä ja molemmat ovat täysin abstrakteja, joten he päättävät paikkojen tai resurssien lukumäärän
Hinnoittelu : BigQueryn ja AWS Athenan hinnoittelumallit ovat melko samat, koska niiden molempien maksut ovat käytetyistä kyselyistä, mikä on 5 dollaria per datateratavu.
Esitys : Athena käyttää S3-lohkoja varastointiin ja BigQuery käyttää sarake- ja pakattua tallennustilaa, jota kutsutaan kondensaattoriksi, eikä kummallakaan ole valinnanvaraa, kuinka monta resurssia kullekin kyselylle käytetään.
Johtopäätös
AWS-alusta ei tarjoa BigQuery-palvelua; sen sijaan se käyttää Athenaa suurten tietojen käsittelyyn SQL-kyselyillä. Athena voi saada käyttäjälle oivalluksia S3-ämpäriin tallennetuista tiedoista alustalla suoritettavien kyselyjen avulla. Kaikki ja kaikki nämä palvelut tekevät samanlaista työtä eri pilvipalveluntarjoajien kanssa.