BigQuery es un almacén para almacenar grandes datos y también facilita la visualización y el análisis de esos datos de manera eficiente. Athena también hace el mismo trabajo pero con la plataforma del proveedor de la nube de AWS y ambos analizan datos con la ayuda del lenguaje de consulta estructurado (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.
¿Qué es BigQuery?
Muchas personas, como desarrolladores, analistas de datos y otros, trabajan con datos la mayor parte del tiempo, y manejar esa cantidad de datos se vuelve bastante difícil. 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 se diseñó para brindar el servicio de manejar big data mediante almacenes y luego analizarlos de manera eficiente.
Eficiente : Procesa una gran cantidad de datos rápidamente utilizando consultas SQL conocidas.
Facilidad de implementación : Es fácil usar los servicios de 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 de Amazon para ser utilizado para Big Data. No requiere infraestructura ni mantenimiento y también utiliza consultas SQL familiares en datos sin procesar almacenados en depósitos S3. Los datos se pueden almacenar en S3 como JSON, CSV, Parquet y otros formatos. Utiliza ejecución paralela automática para un rendimiento rápido para obtener eficiencia en el proceso:
Ventajas de AWS Athena
Las mejores prácticas para AWS Athena se mencionan a continuación:
- Se integra bien con otros servicios de AWS
- El modelo de precios es bastante modesto, ya que utiliza pago por consulta y ningún 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 frente a Atenas
Comparando ambos servicios con algunos consejos que se mencionan a continuación:
Arquitectura : Athena es compatible con la nube y la infraestructura de AWS, mientras que BigQuery usa la nube de Google y ambos son sistemas sin servidor que no tienen control sobre el servicio informático.
Escalabilidad : BigQuery permite 100 consultas simultáneas, mientras que Athena permite 20 consultas de forma predeterminada y ambas están completamente abstraídas, por lo que deciden la cantidad de espacios o recursos.
Precios : Los modelos de precios de BigQuery y AWS Athena son bastante iguales, ya que ambos cobran por consultas utilizadas, que es de 5 dólares por Terabyte de datos.
Actuación : Athena usa bloques S3 para el almacenamiento y BigQuery usa almacenamiento en columnas y comprimido llamado capacitor y ambos no tienen la opción de cuántos recursos se usarán para cada consulta.
Conclusión
La plataforma AWS no ofrece el servicio BigQuery; en su lugar, utiliza Athena para trabajar con big data mediante consultas SQL. Athena puede obtener información para el usuario a partir de los datos almacenados en depósitos S3 con la ayuda de consultas que se pueden ejecutar en la plataforma. Todos y cada uno de estos servicios hacen un trabajo similar con diferentes proveedores de servicios en la nube.