为数据集成和 ETL 工作流程提供
Posted: Sun Mar 23, 2025 10:09 am
了良好的性能。 稳定 多年来，Athena 一直稳定可靠，能够处理大规模工作负载。 通过 AWS 的定期更新，Glue 通常是稳定的。 学习曲线 中等 – 用户需要学习 SQL 来查询数据和管理数据分区。 中等 – 用户需要了解 AWS Glue 的 ETL 概念以及与其他 AWS 服务的集成。
社区支持 Athena 拥有庞大而活跃的社区，拥有丰富阿塞拜疆资源持资源。 Glue 拥有不断壮大的社区，其中包含各种在线学习资源和活跃的 AWS 论坛。 开发时间 Athena 提供快速简便的设置，尤其是在分析存储在 Amazon S3 中的数据时。 Glue 通过其托管服务提供了一种快速设置 ETL 作业的方法。
主要优势 无服务器且按需付费 无需移动数据，因为数据保留在 Amazon S3 中 支持标准 SQL 查询 完全托管的 ETL 服务 与其他 AWS 服务集成 大规模数据处理的可扩展性。 主要缺点 对复杂数据转换的支持有限 没有内置数据加载机制 AWS生态系统的学习曲线 缺乏针对数据科学任务的预建模型 对高级查询的支持有限。
社区支持 Athena 拥有庞大而活跃的社区，拥有丰富阿塞拜疆资源持资源。 Glue 拥有不断壮大的社区，其中包含各种在线学习资源和活跃的 AWS 论坛。 开发时间 Athena 提供快速简便的设置，尤其是在分析存储在 Amazon S3 中的数据时。 Glue 通过其托管服务提供了一种快速设置 ETL 作业的方法。
主要优势 无服务器且按需付费 无需移动数据，因为数据保留在 Amazon S3 中 支持标准 SQL 查询 完全托管的 ETL 服务 与其他 AWS 服务集成 大规模数据处理的可扩展性。 主要缺点 对复杂数据转换的支持有限 没有内置数据加载机制 AWS生态系统的学习曲线 缺乏针对数据科学任务的预建模型 对高级查询的支持有限。