Apache NiFi vs Airflow: Обзор и сравнение
Apache Airflow — это платформа для планирования рабочих процессов запрограммированным образом. Она не обрабатывает поток данных. Это скорее оркестратрация рабочих процессов. Ее основная функция заключается в планировании и выполнении сложных рабочих процессов. С другой стороны, Apache Nifi — это первоклассный инструмент, который может эффективно обрабатывать прием/преобразование данных из нескольких источников. Давайте изучим их глубже!
Apache Nifi
Apache Nifi — это бесплатное ETL приложение с открытым исходным кодом. Это помогает визуально собирать программы из коробок и выполнять их без необходимости кодирования. Так что это идеально подходит для тех, у кого нет опыта программирования. Оно может работать с различными источниками, включая JDBC, RabbitMQ, Hadoop и т. д. Его можно использовать для улучшения, сортировки, изменения, объединения, разделения и проверки данных.
Apache NiFi помогает создавать долгосрочные задания и идеально подходит для обработки как потоковых данных, так и периодических операций. Однако при настройке могут возникнуть некоторые трудности.
Nifi не ограничивается CSV файлами. Изображения, аудио, видео и двоичные данные могут также быть довольно быстро обработаны. Еще одна приятная доступная функция— это возможность использовать различные политики очередей, такие как LIFO, FIFO и т. д. Происхождение данных — это связанная служба, которая способна записывать почти все в потоках данных. Это очень просто, так как вы можете визуализировать хранение или обработку данных.
Плюсы Apache NiFi
- Пакетная передача данных в режиме он-лайн
- Помощь как в кластерном, так и в автономном режиме
- Отлично расширяемая и масштабируемая платформа
Пользователи могут вводить команды и визуально отслеживать их исполнение
- Отличная обработка ошибок
Ключевые характеристики Apache NiFi
Гарантированная доставка
Это было основной философией NiFi. Гарантированная доставка в Apache Nifi является обязательной, даже в огромных масштабах. Это достижимо за счет эффективного использования хорошо построенного надежного журнала упреждающей записи, поддерживаемого репозиторием контента.
Буферизация данных
Можно буферизовать все данные в очереди, а также создавать обратное давление, когда данные выходят за установленный предел (или достигают указанного срока хранения).
Происхождение данных
NiFi может автоматически отслеживать, индексировать и прокладывать путь к данным о происхождении. Это происходит по мере прохождения объектов через системы. Эта информация особенна ценна при устранении неполадок, обеспечении соответствия требованиям, оптимизации и других сценариях.
Параллельный поток для нескольких адресов
Apache NiFi может легко перемещать данные по разным адресам одновременно в любой момент времени. После обработки потока данных поток может быть направлен в несколько пунктов назначения с использованием процессора Nifi. Это важно, когда данные должны быть скопированы в различных местах назначения.
QoS (Задержки Vs Трафик, Устойчивость к потерям и т.д )
Есть точки потока данных, где данные не так критичны и менее нетерпмы. В других сценариях данные необходимо обрабатывать и распространять в течение нескольких секунд, иначе они потеряют свою ценность. Apache NiFi облегчаетт точную настройку потока конкретных конфигураций для решения этих проблем.
Apache Airflow
Apache Airflow — это платформа нового поколения, которая используется для проектирования, создания и мониторинга рабочих процессов. Технология ETL с открытым исходным кодом может быть легко интегрирована в различные облачные сервисы (такие как Azure, GCP и AWS). Она обладает понятным в использовании интерфейсом с простой визуализацией. Благодаря модульной архитектуре платформу можно быстро масштабировать.
Airflow был разработан как универсальный планировщик задач. Его также можно использовать для обучения моделей машинного обучения, отправки уведомлений, систем мониторинга и расширенных функций в различных API. Хотя Apache Airflow является достаточным для большинства повседневных операций (таких как выполнение заданий ETL и конвейеров машинного обучения, распространение данных и т. д.), это не лучший вариант для выполнения потоковых операций.
Платформа помогает выполнять задачи в DAG благодаря современному пользовательскому интерфейсу с прекрасными элементами визуализации. Можно легко визуализировать конвейеры, треки и исправлять ошибки. Рабочие процессы являются непрерывными и последовательными, что делает их простыми в управлении.
Плюсы Apache Airflow
- Программное управление рабочим процессом
- Управление зависимыми задачами
- Интерфейс мониторинга и управления
- Расширяемая модель
- Простой интерфейс для взаимодействия с журналами
Ключевые характеристики Apache Airflow:
Программное управление рабочими процессами
Airflow предоставляет опции для настройки программных рабочих процессов. Xcom и Sub-DAG упрощают создание динамичных и сложных рабочих процессов.
Например, Dynamics Dags можно легко настроить в зависимости от соединений или переменных, определенных в пользовательском интерфейсе Airflow.
Расширяемая модель
Можно легко определить исполнителей, операторов, а также расширить библиотеку таким образом, чтобы она подходила для конкретного уровня абстракции, требуемого конкретной средой.
Управление зависимыми задачами:
Он отлично справляется с различными типами зависимостей, будь то состояние выполнения DAG, завершение задачи или наличие файла/раздела с помощью определенного датчика и т. д. Он даже способен обрабатывать задачи с ветвлением.
Интерфейс мониторинга и управления:
У Airflow есть с интерфейс мониторинга и управления. Пользователь может сразу же получить обзор различных статусов задач. Также можно запускать и очищать запуски или задачи DAG.
Автоматизируйте свои запросы, Python:
Airflow оснащен несколькими операторами, настроенными для выполнения кода. Он поставляется с операторами для большинства баз данных. Поскольку он настроен на Python, его Python оператор позволяет быстро переносить код Python в производство.
Заключение
Итак, вот в чем состоит основное различие между Apache Nifi и Apache Airflow. Будем надеяться, что статья помогла вам понять, как работают эти две функции. Если вы хотели бы внедрить их, свяжитесь с нашими специалистами.
