BigQuery vs Athena

BigQuery é um armazém para armazenar big data e também facilita a visualização e analisa esses dados com eficiência. Athena também faz o mesmo trabalho, mas com a plataforma do fornecedor de nuvem da AWS e ambos analisam dados com a ajuda de linguagem de consulta estruturada (SQL). Lidar com enormes quantidades de dados armazenados na nuvem pode ser feito usando esses serviços.

Vamos começar com a diferença entre BigQuery e Athena.

O que é BigQuery?

Muitas pessoas gostam de desenvolvedores, analistas de dados e outras trabalham com dados a maior parte do tempo, e lidar com tantos dados fica bastante difícil. Analisar que muitos dados ficam bastante complicados e para resolver esses problemas, o BigQuery foi projetado. É uma maneira eficiente de analisar e visualizar uma quantidade enorme de dados usando consultas mais simples:

Vantagens de BigQuery

Algumas das vantagens de BigQuery são mencionadas abaixo:

Serviço de data warehousing: BigQuery foi projetado para fornecer o serviço de lidar com big data usando armazéns e depois analisá -lo com eficiência.

Eficiente: Ele processa uma enorme quantidade de dados rapidamente usando consultas SQL conhecidas.

Facilidade de implementação: É fácil usar serviços BigQuery com consultas SQL simples. Carregue os dados primeiro e pague apenas pelo que você usa:

O que é AWS ATHENA?

AWS Athena é um serviço de análise e visualização sem servidor de big data fornecido pela plataforma Amazon para ser usada para big data. Não requer infraestrutura ou manutenção e também usa consultas SQL familiares em dados brutos armazenados em baldes S3. Os dados podem ser armazenados em S3 como JSON, CSV, Parquet e outros formatos. Ele usa execução paralela automática para desempenho rápido para obter eficiência no processo:

Vantagens da AWS Athena

As melhores práticas para o AWS Athena são mencionadas abaixo:

• Integra -se bem com outros serviços da AWS
• O modelo de preços é bastante modesto, pois usa pay-per-query e nenhum custo para armazenar dados em S3
• Ele fornece o melhor desempenho e não é comprometido com grandes conjuntos de dados
• As consultas SQL simples podem ser usadas para obter informações dos dados

BigQuery vs Athena

Comparando os dois serviços com algumas dicas mencionadas abaixo:

Arquitetura: Athena suporta a AWS Cloud and Infrastructure, enquanto BigQuery usa o Google Cloud e ambos são sistemas sem servidor sem controle sobre o serviço de computação.

Escalabilidade: BigQuery permite 100 consultas simultâneas, enquanto Athena permite 20 consultas por padrão e ambas são totalmente abstratas, para que decidam o número de slots ou recursos

Preço: Os modelos de preços de BigQuery e AWS Athena são os mesmos que ambos são de suas cobranças por consultas usadas, que custam 5 dólares por terabyte de dados.

Desempenho: Athena usa blocos S3 para armazenamento e BigQuery usa o armazenamento colunar e comprimido chamado capacitor e ambos não têm a opção de quantos recursos serão usados ​​para cada consulta.

Conclusão

A Plataforma AWS não oferece serviço BigQuery; Em vez disso, ele usa Athena para trabalhar com big data usando consultas SQL. Athena pode obter informações para o usuário dos dados armazenados em baldes S3 com a ajuda de consultas que podem ser executadas na plataforma. Todos e todos os dois serviços fazem um trabalho semelhante com diferentes provedores de serviços em nuvem.