Datenorchestrierungstool-Analyse: Airflow, Dagster, Flyte

Showdown zur Datenorchestrierung: Apache Airflow, Dagster und Flyte

Moderne Datenworkflows erfordern eine robuste Orchestrierung. Apache Airflow, Dagster und Flyte sind beliebte Optionen, alle mit unterschiedlichen Stärken und Philosophien. Dieser Vergleich, der auf realen Erfahrungen mit einer Wetterdatenpipeline basiert, hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Tools.

Projektübersicht

Diese Analyse basiert auf praktischen Erfahrungen mit Airflow, Dagster und Flyte in einem Wetterdaten-Pipeline-Projekt. Ziel war es, ihre Funktionalitäten zu vergleichen und ihre Alleinstellungsmerkmale zu identifizieren.

Apache Airflow

Airflow entstand 2014 bei Airbnb und ist ein ausgereifter, Python-basierter Orchestrator mit einer benutzerfreundlichen Weboberfläche. Der Aufstieg zum Top-Level-Apache-Projekt im Jahr 2019 festigt seine Position. Airflow zeichnet sich durch die Automatisierung komplexer Aufgaben aus und gewährleistet eine sequenzielle Ausführung. Im Wetterprojekt gelang das Abrufen, Verarbeiten und Speichern von Daten einwandfrei.

Luftstrom-DAG-Beispiel:

# Dag Instance
@dag(
    dag_id="weather_dag",
    schedule_interval="0 0 * * *",  # Daily at midnight
    start_date=datetime.datetime(2025, 1, 19, tzinfo=IST),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=datetime.timedelta(hours=24),
)
# Task Definitions
def weather_dag():
    @task()
    def create_tables():         
        create_table()  

    @task()
    def fetch_weather(city: str, date: str):         
        fetch_and_store_weather(city, date)  

    @task()
    def fetch_daily_weather(city: str):     
        fetch_day_average(city.title())  

    @task()
    def global_average(city: str):     
        fetch_global_average(city.title())  

# Task Dependencies
    create_task = create_tables()
    fetch_weather_task = fetch_weather("Alwar", "2025-01-19")
    fetch_daily_weather_task = fetch_daily_weather("Alwar")
    global_average_task = global_average("Alwar")
# Task Order
    create_task >> fetch_weather_task >> fetch_daily_weather_task >> global_average_task

weather_dag_instance = weather_dag()

Die Benutzeroberfläche von Airflow bietet umfassende Überwachung und Nachverfolgung.

Dagster

Dagster wurde 2019 von Elementl eingeführt und bietet ein neuartiges Asset-zentriertes Programmiermodell. Im Gegensatz zu aufgabenorientierten Ansätzen priorisiert Dagster die Beziehungen zwischen Datenbeständen (Datensätzen) als Kerneinheiten der Berechnung.

Dagster-Asset-Beispiel:

@asset(
        description='Table Creation for the Weather Data',
        metadata={
            'description': 'Creates databse tables needed for weather data.',
            'created_at': datetime.datetime.now().isoformat()
        }
)
def setup_database() -> None:
    create_table()

# ... (other assets defined similarly)

Dagsters Asset-zentriertes Design fördert die Transparenz und vereinfacht das Debuggen. Die integrierte Versionierung und Asset-Snapshots bewältigen die Herausforderungen bei der Verwaltung sich entwickelnder Pipelines. Dagster unterstützt auch einen traditionellen aufgabenbasierten Ansatz mit @ops.

Flyte

Flyte wurde von Lyft entwickelt und im Jahr 2020 als Open-Source-Lösung veröffentlicht. Flyte ist ein Kubernetes-nativer Workflow-Orchestrator, der sowohl für maschinelles Lernen als auch für Data Engineering entwickelt wurde. Seine Containerarchitektur ermöglicht eine effiziente Skalierung und Ressourcenverwaltung. Flyte verwendet Python-Funktionen zur Aufgabendefinition, ähnlich dem aufgabenzentrierten Ansatz von Airflow.

Flyte-Workflow-Beispiel:

@task()
def setup_database():  
    create_table()

# ... (other tasks defined similarly)

@workflow         #defining the workflow
def wf(city: str='Noida', date: str='2025-01-17') -> typing.Tuple[str, int]:
    # ... (task calls)

Flytes flytectl vereinfacht die lokale Ausführung und das Testen.

Vergleich

Feature	Airflow	Dagster	Flyte
DAG Versioning	Manual, challenging	Built-in, asset-centric	Built-in, versioned workflows
Scaling	Can be challenging	Excellent for large data	Excellent, Kubernetes-native
ML Workflow Support	Limited	Good	Excellent
Asset Management	Task-focused	Asset-centric, superior	Task-focused

Fazit

Die optimale Wahl hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. Dagster zeichnet sich durch Asset-Management und Versionierung aus, während Flyte durch Skalierung und ML-Workflow-Unterstützung glänzt. Airflow bleibt eine solide Option für einfachere, traditionelle Datenpipelines. Bewerten Sie sorgfältig den Umfang, den Fokus und die zukünftigen Anforderungen Ihres Projekts, um die beste Entscheidung zu treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenorchestrierungstool-Analyse: Airflow, Dagster, Flyte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!