Die kontinuierliche Bewertung der Effizienz verfügbarer Data Processing Tools ermöglicht es Fachleuten, nur die besten Lösungen für ihre Projekte auszuwählen. Wir vergleichen BigQuery vs. Spark, um einige der Fragen zu beantworten, die Sie zu diesen beiden Lösungen haben könnten. Lesen Sie unseren Artikel hier.
Apache Spark und Google BigQuery werden von Experten häufig genannt, wenn es um effektive Datenverarbeitung geht. Aber sind diese Lösungen gleich? Werden sie für denselben Zweck verwendet? Tatsächlich ist es nicht so einfach. In unserem Vergleich Spark vs. BigQuery liefern wir Ihnen alle wichtigen Informationen, die Sie für eine fundierte Entscheidung bezüglich Ihres Tech-Stacks benötigen.
Was ist BigQuery?
Google selbst definiert BigQuery als: „Serverless, highly scalable, and cost-effective multicloud data warehouse designed for business agility“. Sie wissen sicherlich schon, dass „serverless“ heutzutage ein moderner Trend im Business ist, da Cloud-basierte Lösungen oft günstiger, skalierbarer und flexibler sind als traditionelle. Im Allgemeinen bietet Google eine Plattform, um Daten effizient hinsichtlich Kosten und Performance zu speichern.
Die wichtigsten Features von BigQuery:
- Google BigQuery bietet integrierte Integrationen, mit denen Sie ein Data Lake nach Ihren individuellen Bedürfnissen aufbauen können.
- Sie erhalten Zugang zu BigQuery Omni – einem flexiblen, multicloud analytics tool, mit dem Sie Daten über verschiedene Clouds (z.B. AWS und Azure) hinweg analysieren können.
- Der BigQuery BI Engine ermöglicht die interaktive Analyse großer und komplexer Datensätze mit sub-second query response time und hoher Parallelität. Dieser Service integriert sich mit Data Studio, das Sie für Data Visualization nutzen können.
- Wenn Ihr Unternehmen fortgeschrittene Analytics benötigt und Sie Machine Learning Modelle auf Basis Ihrer Daten erstellen möchten, können Sie dies mit BigQuery (insbesondere mit BigQuery ML) tun.
- Unternehmen, die Daten in Echtzeit verarbeiten müssen, profitieren von der außergewöhnlichen Geschwindigkeit der streaming insertion API von BigQuery, was eine gute Grundlage für real-time analytics bietet.
Was ist Apache Spark?
Apache Spark ist ein Data Processing Framework, das oft mit Hadoop verglichen wird. Es kann verwendet werden, um sehr große Datensätze sehr schnell zu verarbeiten. Außerdem kann es Data Processing Tasks auf mehrere Maschinen verteilen (eigenständig oder zusammen mit anderen distributed computing tools). Diese beiden Eigenschaften machen Spark zu einer beliebten Lösung in der Welt von Big Data und Machine Learning.
Was sollten Sie noch wissen?
- Apache Spark besteht aus zwei Komponenten: einem driver (der den Code in viele Tasks umwandelt) und executors (die die Tasks verteilt auf worker nodes ausführen).
- Die Einfachheit macht es zu einem leicht zu bedienenden Tool für die meisten potenziellen Nutzer (data scientists und Entwickler).
- Apache Spark bietet auch eine Bibliothek für Machine Learning (Spark MLlib). Sie erhalten ein Framework zur Entwicklung von machine learning pipelines für die Verarbeitung strukturierter Daten. Sie können Apache Spark auch verwenden, um ML-Modelle mit R oder Python zu trainieren.
- Ähnlich wie BigQuery bietet Spark Lösungen für real-time oder near real-time data processing, erreicht aber möglicherweise nicht die gleiche Performance wie andere Lösungen.
- Spark GraphX ist eine interessante Lösung für die Verarbeitung von Graphstrukturen.
Spark vs. BigQuery – Gemeinsamkeiten
Beim Vergleich von zwei Tools stellt sich zuerst die Frage: Sind sie vom gleichen Typ? Im Fall von BigQuery vs. Spark haben wir diese Frage schon teilweise beantwortet – Apache Spark ist ein data processing framework, BigQuery ist ein cloud-based data warehouse, aber...
Bei Googles Plattform ist es komplexer – sie ist nicht nur eine storage solution, sondern bietet auch zahlreiche computing tools für die Datenverarbeitung. Kurz gesagt, es ist ein data warehouse mit zusätzlichen data processing capabilities.
Von allen Features beider Tools haben wir vor allem die beschrieben, die sie gemeinsam haben. Theoretisch ermöglichen beide eine effiziente Datenverarbeitung, einschließlich real-time processing und machine learning. Es gibt viele Gemeinsamkeiten, z.B. die Architektur – in BigQuery heißt die Query Engine Dremel (Google), die wie Spark eine Änderung des execution plan zur Laufzeit ermöglicht (wie Spark’s Adaptive Query Execution). BigQuery’s Query Master übernimmt die gleiche Rolle wie der driver in Apache Spark.
Auch bei der Datenverarbeitung gibt es Ähnlichkeiten – z.B. shuffle. BigQuery führt dies genauso durch wie Apache Spark. Wenn Sie mit Prozessen wie bucket pruning oder dynamic partition pruning in Spark vertraut sind, können Sie diese auch in BigQuery nutzen (dort „clustering“ genannt).
BigQuery vs. Spark – die wichtigsten Unterschiede
Performance:
BigQuery scheint sowohl für kleine als auch große Datensätze deutlich besser zu sein als Apache Spark. Die operative Effizienz ist wahrscheinlich einer der Hauptgründe, warum Profis Googles Plattform bevorzugen.
Wartung:
BigQuery ist zu 100% serverless, es ist keine Wartung auf der Nutzerseite erforderlich. Sie müssen nur Ihre Daten eingeben und können sofort loslegen – praktisch ohne Ressourcenaufwand. Apache Spark muss von Ihrem Team installiert und konfiguriert werden, was zwar nicht schwierig ist, aber Zeit kostet.
Verfügbarkeit:
Ein großer Vorteil von Apache Spark ist, dass es open-source ist. Das bedeutet, dass Sie es, solange Sie die Lizenz der Apache Software Foundation einhalten, kostenlos für kommerzielle Zwecke nutzen können. Allerdings entstehen Kosten für die zugrundeliegende Computing-Layer. Google BigQuery besteht aus zwei Hauptkomponenten: storage und analysis – für beide müssen Sie bezahlen. Glücklicherweise können Sie wie bei anderen Cloud-Lösungen das pay-as-you-go-Modell nutzen, also nur für tatsächlich genutzte Ressourcen zahlen.
Welche Lösung sollten Sie wählen?
Apache Spark ist bei Entwicklern und Data Scientists sehr beliebt, aber es scheint, dass BigQuery langfristig die Nase vorn haben könnte. Googles serverless Lösung entwickelt sich schnell weiter. BigQuery Omni ermöglicht es, Abfragen auf Daten in externen Cloud-Plattformen auszuführen. Die Vorteile gleichen eventuelle Schwächen aus. Außerdem profitieren Sie bei BigQuery von der nahtlosen Integration mit anderen Google-Tools. Dank der hohen Performance können Sie die Effizienz der Datenverarbeitung steigern und so die Geschäftskosten senken.
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