Analyse des outils d'orchestration de données : Airflow, Dagster, Flyte

Confrontation sur l'orchestration des données : Apache Airflow, Dagster et Flyte

Les workflows de données modernes exigent une orchestration robuste. Apache Airflow, Dagster et Flyte sont des choix populaires, chacun avec des atouts et des philosophies distinctes. Cette comparaison, éclairée par une expérience réelle avec un pipeline de données météorologiques, vous aidera à choisir le bon outil.

Aperçu du projet

Cette analyse découle d'une expérience pratique de l'utilisation d'Airflow, Dagster et Flyte dans un projet de pipeline de données météorologiques. L'objectif était de comparer leurs fonctionnalités et d'identifier leurs arguments de vente uniques.

Apache Airflow

Originé chez Airbnb en 2014, Airflow est un orchestrateur mature basé sur Python avec une interface Web conviviale. Son passage au rang de projet Apache de haut niveau en 2019 consolide sa position. Airflow excelle dans l'automatisation de tâches complexes, garantissant une exécution séquentielle. Dans le projet météo, il a parfaitement géré la récupération, le traitement et le stockage des données.

Exemple de DAG de flux d'air :

# 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()

L'interface utilisateur d'Airflow offre une surveillance et un suivi complets.

Dagster

Lancé par Elementl en 2019, Dagster propose un nouveau modèle de programmation centré sur les actifs. Contrairement aux approches axées sur les tâches, Dagster donne la priorité aux relations entre les actifs de données (ensembles de données) comme unités de calcul de base.

Exemple d'actif Dagster :

@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)

La conception centrée sur les actifs de Dagster favorise la transparence et simplifie le débogage. Son versioning intégré et ses instantanés d'actifs répondent aux défis de la gestion des pipelines en évolution. Dagster prend également en charge une approche traditionnelle basée sur les tâches utilisant @ops.

Flyte

Développé par Lyft et open source en 2020, Flyte est un orchestrateur de flux de travail natif de Kubernetes conçu à la fois pour l'apprentissage automatique et l'ingénierie des données. Son architecture conteneurisée permet une mise à l'échelle et une gestion efficaces des ressources. Flyte utilise des fonctions Python pour la définition des tâches, similaires à l'approche centrée sur les tâches d'Airflow.

Exemple de flux de travail Flyte :

@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)

Flyte flytectl simplifie l'exécution et les tests locaux.

Comparaison

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

Conclusion

Le choix optimal dépend de vos besoins spécifiques. Dagster excelle dans la gestion des actifs et la gestion des versions, tandis que Flyte brille dans la mise à l'échelle et la prise en charge des flux de travail ML. Airflow reste une option solide pour les pipelines de données traditionnels plus simples. Évaluez soigneusement l'ampleur, l'orientation et les exigences futures de votre projet pour prendre la meilleure décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!