O BigQuery é um warehouse para armazenar big data e também facilita a visualização e análise desses dados com eficiência. Athena também faz o mesmo trabalho, mas com a plataforma do provedor de nuvem AWS e ambos analisam dados com a ajuda da linguagem de consulta estruturada (SQL). O manuseio de grandes 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, como desenvolvedores, analistas de dados e outros, trabalham com dados a maior parte do tempo, e lidar com tantos dados se torna bastante difícil. Analisar tantos dados fica bastante complicado e para resolver esses problemas o BigQuery foi projetado. É uma maneira eficiente de analisar e visualizar uma grande quantidade de dados usando consultas mais simples:
Vantagens do BigQuery
Algumas das vantagens do BigQuery são mencionadas abaixo:
Serviço de armazenamento de dados : o BigQuery foi projetado para fornecer o serviço de manipulação de big data usando armazéns e, em seguida, analisá-los com eficiência.
Eficiente : processa uma grande quantidade de dados rapidamente usando consultas SQL conhecidas.
Facilidade de Implementação : é fácil usar os serviços do BigQuery com consultas SQL simples. Carregue os dados primeiro e pague apenas pelo que usar:
O que é o AWS Athena?
O AWS Athena é um serviço de análise e visualização de big data sem servidor fornecido pela plataforma Amazon para ser usado para big data. Ele não requer nenhuma infraestrutura ou manutenção e também usa consultas SQL familiares em dados brutos armazenados em baldes S3. Os dados podem ser armazenados no S3 como JSON, CSV, Parquet e outros formatos. Ele usa execução paralela automática para desempenho rápido para obter eficiência no processo:
Vantagens do AWS Athena
As melhores práticas para o AWS Athena são mencionadas abaixo:
- Ele se integra bem com outros serviços da AWS
- O modelo de precificação é bastante modesto, pois usa pagamento por consulta e nenhum custo para armazenar dados no S3
- Ele fornece o melhor desempenho e não é comprometido com grandes conjuntos de dados
- Consultas SQL simples podem ser usadas para obter insights dos dados
BigQuery vs Athena
Comparando os dois serviços com algumas dicas mencionadas abaixo:
Arquitetura : o Athena oferece suporte à nuvem e à infraestrutura da AWS, enquanto o BigQuery usa a nuvem do Google e ambos são sistemas sem servidor sem controle sobre o serviço de computação.
Escalabilidade : o BigQuery permite 100 consultas simultâneas, enquanto o Athena permite 20 consultas por padrão e ambos são totalmente abstraídos, então eles decidem o número de slots ou recursos
Preços : os modelos de preços do BigQuery e do AWS Athena são praticamente os mesmos, já que ambas as cobranças são para consultas usadas, que é de 5 dólares por Terabyte de dados.
Desempenho : o Athena usa blocos S3 para armazenamento e o BigQuery usa armazenamento colunar e compactado chamado capacitor, e ambos não têm a opção de quantos recursos serão usados para cada consulta.
Conclusão
A plataforma AWS não oferece o serviço BigQuery; em vez disso, ele usa o Athena para trabalhar com big data usando consultas SQL. O Athena pode obter insights para o usuário a partir dos dados armazenados nos baldes S3 com a ajuda de consultas que podem ser executadas na plataforma. Todos e cada um desses serviços fazem um trabalho semelhante com diferentes provedores de serviços em nuvem.