BigQuery बड़े डेटा को स्टोर करने के लिए एक वेयरहाउस है और यह उस डेटा को कुशलतापूर्वक विज़ुअलाइज़ और विश्लेषण करना भी आसान बनाता है। एथेना भी यही काम करती है लेकिन AWS क्लाउड प्रोवाइडर प्लेटफॉर्म के साथ और ये दोनों स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) की मदद से डेटा का विश्लेषण करते हैं। क्लाउड में संग्रहीत भारी मात्रा में डेटा को इन सेवाओं का उपयोग करके प्रबंधित किया जा सकता है।
आइए BigQuery और Athena के बीच के अंतर से शुरुआत करें।
बिगक्वेरी क्या है?
बहुत से लोग जैसे डेवलपर, डेटा विश्लेषक और अन्य लोग डेटा के साथ बहुत समय काम करते हैं, और इतने डेटा को संभालना काफी मुश्किल हो जाता है। इतने अधिक डेटा का विश्लेषण करना काफी जटिल हो जाता है और इन समस्याओं को हल करने के लिए BigQuery को डिज़ाइन किया गया था। यह सरल प्रश्नों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण और कल्पना करने का एक कुशल तरीका है:
BigQuery के फ़ायदे
BigQuery के कुछ लाभों का उल्लेख नीचे किया गया है:
डेटा भंडारण सेवा : BigQuery को वेयरहाउस का उपयोग करके बड़े डेटा को संभालने और फिर उसका कुशलतापूर्वक विश्लेषण करने की सेवा प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
कुशल : यह ज्ञात SQL प्रश्नों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा को तेज़ी से संसाधित करता है।
कार्यान्वयन का आसानी : सरल SQL प्रश्नों के साथ BigQuery सेवाओं का उपयोग करना आसान है। पहले डेटा लोड करें और केवल उसी का भुगतान करें जिसका आप उपयोग करते हैं:
एडब्ल्यूएस एथेना क्या है?
एडब्ल्यूएस एथेना एक सर्वर रहित बिग डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन सेवा है जो बड़े डेटा के उपयोग के लिए अमेज़ॅन प्लेटफॉर्म द्वारा प्रदान की जाती है। इसके लिए किसी बुनियादी ढांचे या रखरखाव की आवश्यकता नहीं है और यह S3 बकेट में संग्रहीत कच्चे डेटा पर परिचित SQL प्रश्नों का भी उपयोग करता है। डेटा को S3 में JSON, CSV, Parquet और अन्य स्वरूपों के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है। प्रक्रिया में दक्षता प्राप्त करने के लिए यह तेजी से प्रदर्शन के लिए स्वत: समांतर निष्पादन का उपयोग करता है:
AWS एथेना के लाभ
एडब्ल्यूएस एथेना के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का उल्लेख नीचे किया गया है:
- यह अन्य AWS सेवाओं के साथ अच्छी तरह से एकीकृत है
- मूल्य निर्धारण मॉडल काफी मामूली है क्योंकि यह पे-पर-क्वेरी का उपयोग करता है और S3 में डेटा स्टोर करने के लिए कोई लागत नहीं है
- यह सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदान करता है और बड़े डेटासेट के साथ समझौता नहीं किया जाता है
- डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सरल SQL प्रश्नों का उपयोग किया जा सकता है
BigQuery बनाम एथेना
नीचे उल्लिखित कुछ संकेतकों के साथ दोनों सेवाओं की तुलना करना:
वास्तुकला : एथेना AWS क्लाउड और इन्फ्रास्ट्रक्चर का समर्थन करता है जबकि BigQuery Google क्लाउड का उपयोग करता है और दोनों सर्वर रहित सिस्टम हैं जिनका कंप्यूट सेवा पर कोई नियंत्रण नहीं है।
अनुमापकता : BigQuery 100 समवर्ती प्रश्नों की अनुमति देता है जबकि एथेना डिफ़ॉल्ट रूप से 20 प्रश्नों की अनुमति देता है और दोनों पूरी तरह से अमूर्त हैं इसलिए वे स्लॉट या संसाधनों की संख्या तय करते हैं
मूल्य निर्धारण : BigQuery और AWS Athena के मूल्य निर्धारण मॉडल काफी समान हैं क्योंकि उनके दोनों शुल्क उपयोग की जाने वाली क्वेरी के लिए हैं जो 5 डॉलर प्रति टेराबाइट डेटा है।
प्रदर्शन : एथेना भंडारण के लिए S3 ब्लॉक का उपयोग करता है और BigQuery कैपेसिटर कहे जाने वाले स्तंभ और संकुचित भंडारण का उपयोग करता है और दोनों के पास यह विकल्प नहीं है कि प्रत्येक क्वेरी के लिए कितने संसाधनों का उपयोग किया जाएगा।
निष्कर्ष
AWS प्लेटफ़ॉर्म BigQuery सेवा प्रदान नहीं करता है; इसके बजाय, यह SQL प्रश्नों का उपयोग करके बड़े डेटा के साथ काम करने के लिए एथेना का उपयोग करता है। एथेना प्लेटफॉर्म पर चलाए जा सकने वाले प्रश्नों की मदद से S3 बकेट में संग्रहीत डेटा से उपयोगकर्ता के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है। ये सभी और सभी दोनों सेवाएं अलग-अलग क्लाउड सेवा प्रदाताओं के साथ समान काम करती हैं।