Die kontinuierliche Bewertung der Effizienz der verfügbaren Datenverarbeitungstools ermöglicht es Fachleuten, nur die besten Lösungen für ihre Projekte auszuwählen. Wir vergleichen BigQuery mit Spark, um einige der Fragen zu beantworten, die Sie möglicherweise zu diesen beiden Lösungen haben. Lesen Sie unseren Artikel hier.
Apache Spark und Googles BigQuery werden beide oft von Experten erwähnt, wenn es um effektive Datenverarbeitung geht. Aber sind diese Lösungen dieselben? Werden sie für den gleichen Zweck verwendet? In der Tat ist es nicht so einfach. In unserem Vergleich von Spark und BigQuery stellen wir Ihnen alle wichtigen Informationen zur Verfügung, die Sie benötigen, um eine fundierte Entscheidung in Bezug auf Ihren Tech-Stack zu treffen.
Was ist BigQuery?
Google selbst definiert BigQuery als: „Serverloses, hoch skalierbares und kostengünstiges Multi-Cloud-Data Warehouse, das auf geschäftliche Agilität ausgelegt ist“. Sie wissen sicherlich schon, dass „serverlos“ heutzutage ein moderner Geschäftstrend ist, da sich Cloud-basierte Lösungen oft als billiger, skalierbarer und flexibler erweisen als herkömmliche Lösungen.
Im Allgemeinen bietet Google Nutzern daher eine Plattform für die effiziente Speicherung von Daten in Bezug auf Kosten und Leistung. Was sind die wichtigsten Funktionen von BigQuery?
- Google BigQuery verfügt über integrierte Integrationen, mit denen Sie einen Data Lake erstellen können, der Ihren individuellen Bedürfnissen entspricht.
- Sie erhalten Zugriff auf BigQuery Omni — ein ziemlich flexibles Multi-Cloud-Analysetool. Mit ihm können Sie Daten aus vielen Arten von Clouds (z. B. AWS und Azure) einfach, sicher und kostengünstig analysieren.
- Mit der BigQuery BI Engine können Sie große und komplexe Datensätze interaktiv mit einer Abfrageantwortzeit von weniger als einer Sekunde und hoher Parallelität analysieren. Dieser Service lässt sich in ein weiteres nützliches Tool integrieren — Data Studio, das Sie für die Datenvisualisierung nutzen können.
- Wenn Ihr Unternehmen erweiterte Analysen benötigt und Sie Modelle für maschinelles Lernen auf der Grundlage Ihrer Daten erstellen möchten, können Sie dies auch mit BigQuery tun (insbesondere mit BigQuery ML).
- Es gibt Unternehmen, die Daten in Echtzeit verarbeiten müssen, um die höchste Servicequalität zu gewährleisten. Wenn Ihr Unternehmen dazu gehört, werden Sie erfreut sein zu erfahren, dass die außergewöhnliche Geschwindigkeit der Streaming-Insertion-API von BigQuery eine gute Grundlage für Analysen in Echtzeit bietet.
Was ist Apache Spark?
Apache Spark hingegen ist ein Datenverarbeitungs-Framework, das oft mit Hadoop verglichen wird. Es kann verwendet werden, um Aktionen an sehr großen Datensätzen sehr schnell auszuführen. Darüber hinaus kann es für die Verteilung von Datenverarbeitungsaufgaben auf mehrere Computer verwendet werden (allein oder in Zusammenarbeit mit zusätzlichen verteilten Computerwerkzeugen). Diese beiden Funktionen machen es zu einer beliebten Lösung in der Welt von Big Data und maschinellem Lernen.
Was musst du noch darüber wissen?
- Apache Spark besteht aus zwei Komponenten: einem Treiber (der den Code in viele Aufgaben umwandelt) und Executoren (die die auf Worker-Nodes verteilten Aufgaben ausführen).
- Aufgrund seiner Einfachheit ist es für die meisten potenziellen Benutzer (Datenwissenschaftler und Entwickler) ein einfach zu bedienendes Tool.
- Apache Spark bietet auch eine Bibliothek für die Anwendung ML-basierter Techniken auf Daten (Spark MLLib). Sie erhalten ein Framework für die Entwicklung von Pipelines für maschinelles Lernen zur Verarbeitung strukturierter Daten. Sie können Apache Spark auch verwenden, um ML-Modelle mit der Programmiersprache R oder Python zu trainieren.
- Ähnlich wie BigQuery bietet Spark einige Lösungen für die Datenverarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Es erreicht jedoch möglicherweise keine so gute Leistung wie einige andere verfügbare Lösungen für die Datenverarbeitung in Echtzeit.
- Spark GraphX ist eine interessante Lösung, die die Verarbeitung von Graphstrukturen ermöglicht.
Spark vs. BigQuery von Google — Gemeinsamkeiten
Beim Vergleich zweier Tools ist die erste Frage ganz einfach: Handelt es sich um dieselbe Art von Lösung? Bei der Betrachtung von BigQuery und Spark haben wir diese Frage quasi bereits beantwortet — Apache Spark ist ein Framework für die Datenverarbeitung und BigQuery ist ein Cloud-basiertes Data Warehouse, aber...
Im Fall der Google-Plattform ist sie komplexer als es sich anhört. Es ist nicht nur eine Speicherlösung, sondern enthält auch eine ganze Reihe von Computerwerkzeugen zur Datenverarbeitung. Kurz gesagt, wir können es ein Data Warehouse mit zusätzlichen Datenverarbeitungsfunktionen nennen.
Sie haben wahrscheinlich bereits bemerkt, dass wir aus allen Funktionen von Spark und BigQuery hauptsächlich diejenigen ausgewählt und beschrieben haben, die sie gemeinsam haben. Theoretisch ermöglichen beide es Benutzern, Daten effizient zu verarbeiten und dabei die Vorteile der Echtzeitverarbeitung und des maschinellen Lernens zu nutzen. Tatsächlich gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen diesen beiden Lösungen.
Die erste signifikante Ähnlichkeit, die in unserem Vergleich erwähnt werden sollte, ist die Architektur. In BigQuery heißt die Abfrage-Engine Dremel und es handelt sich — offensichtlich — um ein Google-Produkt. Das Feature, das es Apache ähnlich macht, ist die Änderung des Ausführungsplans zur Laufzeit (genau wie bei der Adaptive Query Execution von Spark). Eine weitere Ähnlichkeit ist der Query Master von BigQuery, der dieselbe Rolle wie der oben genannte Treiber in Apache Spark spielt.
Auch bei der Datenverarbeitung gibt es einige Ähnlichkeiten — eines der wichtigsten Beispiele ist Shuffle. BigQuery führt es auf die gleiche Weise aus wie Apache Spark. Wenn Sie mit Prozessen wie dem für Apache Spark typischen Bucket-Pruning oder dem dynamischen Partitions-Punzing vertraut sind, sollten Sie auch wissen, dass Sie diese mit BigQuery nutzen können. Diese Funktion ist nur auf der Google-Plattform anders benannt („Clustering“).
BigQuery vs. Spark — was sind die Hauptunterschiede?
Wir haben einige gemeinsame Funktionen von Apache Spark und BigQuery erwähnt, aber wie unterscheiden sich diese Lösungen voneinander?
Aufführung
In Bezug auf die Leistung scheint BigQuery bei der Verarbeitung kleiner und großer Datensätze deutlich besser zu sein als Apache Spark. Die betriebliche Effizienz ist höchstwahrscheinlich einer der Hauptgründe, warum sich Profis für die Plattform von Google statt für Spark entscheiden.
Wartung
Da BigQuery zu 100% serverlos ist, ist keine Wartung auf der Benutzerseite erforderlich. Sie müssen lediglich Ihre Daten eingeben und schon können Sie mit der Arbeit beginnen. Sie müssen praktisch keine Unternehmensressourcen für die Einrichtung verwenden. Es ist quasi gebrauchsfertig. Apache Spark muss von Ihrem Team installiert und konfiguriert werden. Es ist vielleicht keine schwierige Aufgabe, aber sie nimmt einen Teil der Zeit Ihrer Experten in Anspruch.
Verfügbarkeit
Einer der Hauptvorteile von Apache Spark ist, dass es Open Source ist. Das heißt, solange Ihr Unternehmen die Softwarelizenz- und Markenrichtlinien der Apache Software Foundation respektiert, können Sie es völlig kostenlos für kommerzielle Zwecke verwenden. Beachten Sie jedoch, dass zusätzliche Kosten für die zugrunde liegende Rechenebene anfallen. Google BigQuery besteht aus zwei Hauptkomponenten: Speicherung und Analyse. Sie müssen für beide bezahlen. Zum Glück können Sie, wie bei allen anderen Cloud-basierten Lösungen, ein Pay-as-you-go-Modell verwenden, was bedeutet, dass Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen.
Welche Lösung sollten Sie für Ihr Projekt wählen?
Apache Spark erfreut sich bei Entwicklern und Datenwissenschaftlern großer Beliebtheit, aber es scheint, dass BigQuery auf lange Sicht gewinnen könnte. Die serverlose Lösung von Google entwickelt sich schnell weiter. Mit BigQuery Omni können Benutzer Abfragen für Daten ausführen, die auf einer externen Cloud-Plattform gespeichert sind. Seine Vorteile machen seine eventuelle Schwäche sicherlich wett. Wenn Sie sich für BigQuery entscheiden, können Sie außerdem von einer nahtlosen Integration mit anderen nützlichen Tools von Google profitieren. Schließlich ist es sehr wahrscheinlich, dass Sie dank seiner hervorragenden Leistung die Effizienz der Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen steigern und so die allgemeinen Geschäftskosten senken.
Wenn Ihr Unternehmen nach einer modernen Lösung sucht, um all Ihren Benutzern ein schnelles und responsives Erlebnis zu bieten, zögern Sie nicht kontaktiere uns. Wir helfen Ihnen, die Herausforderungen des Datenmanagements zu bewältigen und das Beste aus Ihrem System herauszuholen.
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