BigQuery est un entrepôt pour stocker le Big Data et il facilite également la visualisation et l'analyse efficaces de ces données. Athena fait également le même travail mais avec la plate-forme de fournisseur de cloud AWS et les deux analysent les données à l'aide de Structured Query Language (SQL). La gestion d'énormes quantités de données stockées dans le cloud peut être effectuée à l'aide de ces services.
Commençons par la différence entre BigQuery et Athena.
Qu'est-ce que BigQuery ?
Beaucoup de gens comme les développeurs, les analystes de données et d'autres travaillent avec des données la plupart du temps, et gérer autant de données devient assez difficile. Analyser autant de données devient assez compliqué et c'est pour résoudre ces problèmes que BigQuery a été conçu. C'est un moyen efficace d'analyser et de visualiser une énorme quantité de données à l'aide de requêtes plus simples :
Avantages de BigQuery
Certains des avantages de BigQuery sont mentionnés ci-dessous :
Service d'entreposage de données : BigQuery a été conçu pour fournir le service de gestion des mégadonnées à l'aide d'entrepôts, puis de les analyser efficacement.
Efficace : Il traite rapidement une énorme quantité de données à l'aide de requêtes SQL connues.
Facilité de mise en œuvre : Il est facile d'utiliser les services BigQuery avec des requêtes SQL simples. Chargez d'abord les données et ne payez que ce que vous utilisez :
Qu'est-ce qu'AWS Athena ?
AWS Athena est un service d'analyse et de visualisation de données volumineuses sans serveur fourni par la plate-forme Amazon à utiliser pour les données volumineuses. Il ne nécessite aucune infrastructure ni maintenance et utilise également des requêtes SQL familières sur les données brutes stockées dans des compartiments S3. Les données peuvent être stockées dans S3 au format JSON, CSV, Parquet et autres. Il utilise l'exécution parallèle automatique pour des performances rapides afin d'obtenir une efficacité dans le processus :
Avantages d'AWS Athena
Les meilleures pratiques pour AWS Athena sont mentionnées ci-dessous :
- Il s'intègre bien avec d'autres services AWS
- Le modèle de tarification est assez modeste car il utilise le paiement par requête et aucun coût pour le stockage des données dans S3
- Il offre les meilleures performances et n'est pas compromis avec de grands ensembles de données
- Des requêtes SQL simples peuvent être utilisées pour obtenir des informations à partir des données
BigQuery contre Athéna
En comparant les deux services avec quelques pointeurs mentionnés ci-dessous :
Architecture : Athena prend en charge le cloud et l'infrastructure AWS tandis que BigQuery utilise le cloud Google et les deux sont des systèmes sans serveur n'ayant aucun contrôle sur le service de calcul.
Évolutivité : BigQuery autorise 100 requêtes simultanées, tandis qu'Athena autorise 20 requêtes par défaut. Les deux sont entièrement abstraites. Ils décident donc du nombre d'emplacements ou de ressources.
Tarification : Les modèles de tarification de BigQuery et d'AWS Athena sont à peu près les mêmes car leurs deux frais sont pour les requêtes utilisées, soit 5 dollars par téraoctet de données.
Performance : Athena utilise des blocs S3 pour le stockage et BigQuery utilise un stockage en colonnes et compressé appelé condensateur et les deux n'ont pas le choix du nombre de ressources qui seront utilisées pour chaque requête.
Conclusion
La plate-forme AWS n'offre pas de service BigQuery ; à la place, il utilise Athena pour travailler avec le Big Data à l'aide de requêtes SQL. Athena peut obtenir des informations pour l'utilisateur à partir des données stockées dans des compartiments S3 à l'aide de requêtes pouvant être exécutées sur la plate-forme. Tous ces deux services font un travail similaire avec différents fournisseurs de services cloud.