BigQuery vs Athena
BigQuery es un almacén para almacenar Big Data y también facilita la visualización y analizar esos datos de manera eficiente. Athena también hace el mismo trabajo, pero con la plataforma de proveedores de la nube AWS y ambos analizan los datos con la ayuda del lenguaje de consulta estructurada (SQL). El manejo de grandes cantidades de datos almacenados en la nube se puede hacer utilizando estos servicios.
Comencemos con la diferencia entre BigQuery y Athena.
Que es BigQuery?
Muchas personas como desarrolladores, analistas de datos y otras trabajan con datos la mayor parte del tiempo, y manejar tantos datos se vuelven bastante difíciles. Analizar tantos datos se vuelve bastante complicado y para resolver estos problemas se diseñó BigQuery. Es una forma eficiente de analizar y visualizar una gran cantidad de datos utilizando consultas más simples:
Ventajas de BigQuery
Algunas de las ventajas de BigQuery se mencionan a continuación:
Servicio de almacenamiento de datos: BigQuery fue diseñado para proporcionar el servicio de manejo de Big Data utilizando almacenes y luego analizarlo de manera eficiente.
Eficiente: Procesa una gran cantidad de datos rápidamente utilizando consultas SQL conocidas.
Facilidad de implementación: Es fácil usar servicios BigQuery con consultas SQL simples. Cargue los datos primero y pague solo por lo que usa:
¿Qué es AWS Athena??
AWS Athena es un servicio de análisis y visualización de big data sin servidor proporcionado por la plataforma Amazon para ser utilizado para big data. No requiere ninguna infraestructura o mantenimiento y también utiliza consultas SQL familiares en datos sin procesar almacenados en cubos S3. Los datos se pueden almacenar en S3 como JSON, CSV, Parquet y otros formatos. Utiliza la ejecución automática paralela para un rendimiento rápido para obtener eficiencia en el proceso:
Ventajas de AWS Athena
Las mejores prácticas para el AWS Athena se mencionan a continuación:
- Se integra bien con otros servicios de AWS
- El modelo de precios es bastante modesto, ya que utiliza pay-per-Query y no tiene costo para almacenar datos en S3
- Proporciona el mejor rendimiento y no se ve comprometido con grandes conjuntos de datos
- Se pueden usar consultas SQL simples para obtener información de los datos
BigQuery vs Athena
Comparando ambos servicios con algunos consejos mencionados a continuación:
Arquitectura: Athena admite AWS Cloud e Infraestructura, mientras que BigQuery usa Google Cloud y ambos son sistemas sin servidor que no tienen control sobre el servicio de cómputo.
Escalabilidad: BigQuery permite 100 consultas concurrentes, mientras que Athena permite 20 consultas de forma predeterminada y ambas están completamente abstraídas, por lo que deciden la cantidad de ranuras o recursos
Fijación de precios: Los modelos de precios de BigQuery y AWS Athena son bastante los mismos que sus dos cargos son para consultas utilizadas que son de 5 dólares por terabyte de datos.
Actuación: Athena usa bloques S3 para el almacenamiento y BigQuery usa almacenamiento columnar y comprimido llamado condensador y ambos no tienen la opción de cuántos recursos se utilizarán para cada consulta.
Conclusión
La plataforma AWS no ofrece un servicio BigQuery; En su lugar, utiliza Athena para trabajar con Big Data utilizando consultas SQL. Athena puede obtener información para el usuario de los datos almacenados en cubos S3 con la ayuda de consultas que se pueden ejecutar en la plataforma. Todos y todos estos dos servicios hacen un trabajo similar con diferentes proveedores de servicios en la nube.