Apache NiFi vs. Apache Airflow
Обзор и сравнение 2 популярных ETL инструментов для управления золотым активом многих предприятий: данными. Можно ли их вообще сравнивать?
Apache Airflow и Apache NiFi — это, по сути, два свистка с немного разными мелодиями. Тем не менее, вам может быть интересно, какой из них лучше подходит именно вам. К концу этой статьи у вас уже не останется сомнений на этот счет.
Хотя Apache Airflow и Apache NiFi существенно различаются, они представляют собой инструменты, предназначенные для управления золотым активом большинства организаций: данными.
По мере того, как объемы данных продолжают расти, предприятия все чаще нуждаются в проектах по хранению данных и передовых аналитических решениях. ETL (Extract, Transform, Load) — критически важный компонент современного стека данных, поскольку он гарантирует успешную интеграцию данных во многие базы данных и приложения. И Airflow, и NiFi являются лучшими среди самых популярных ETL инструментов. Чтобы выбрать правильный инструмент для своих нужд, вы должны спросить себя — что именно вы собираетесь делать со своими данными? Но перед этим давайте пройдемся по предыстории и познакомимся с этими двумя питомцами поближе.
Основы Apache Airflow
Airflow — это ETL инструмент с открытым исходным кодом для планирования, генерации и отслеживания процессов. Он совместим с облачными провайдерами, такими как GCP, Azure и AWS. Astronomer позволяет запускать Airflow на Kubernetes.
Apache Airflow — это сверхгибкий планировщик задач и оркестратор данных, подходящий для большинства повседневных задач. Airflow может запускать задания ETL/ELT, тренировать модели машинного обучения, отслеживать системы, уведомлять, создавать резервные копии баз данных, активировать функции в нескольких API и многое другое. Организации обычно используют платформу для создания рабочих процессов в виде направленных ациклических графов (DAG). Звучит сложно? Это не должно вас пугать— богатые утилиты командной строки упрощают выполнение сложных операций DAG. Планировщик Airflow выполняет задачи, придерживаясь определенных требований.
Ключевые преимущества Airflow
В первую очередь - код: Airflow и все рабочие процессы написаны на языке Python (хотя каждый шаг может быть написан на любом другом языке), что позволяет динамически генерировать DAG. Рабочие процессы, определенные как код, легче тестировать и поддерживать. Настройка сложных преобразований доведена еще никогда не была такой простой. Более того, Python позволяет успешно сотрудничать с учеными по данным.
Богатый пользовательский интерфейс: пользовательский интерфейс действительно интуитивно понятен и представляет собой функциональный способ доступа к метаданным. Это позволяет легко включать и выключать расписания, визуализировать ход выполнения DAG, выполнять SQL-запросы, наблюдать за производственными конвейерами, отслеживать их и сразу решать возникающие проблемы. Благодаря богатым компонентам визуализации вы можете видеть все запущенные пайплайны и следить за их ходом. Все очень лаконично и элегантно. Мощный движок Jinja для шаблонов позволяет параметризировать скрипты.
Масштабируемость: легко определить операторов и исполнителей, вы можете модифицировать библиотеку в соответствии с уровнем абстракции, который лучше всего подходит для вашего контекста. Airflow предлагает несколько методов горизонтального масштабирования.
Очень активное, постоянно растущее сообщество, доступное для всех пользователей.
Недостатки Airflow
Airflow — далеко не лучшее решение для потоковой работы. Потоковые данные не являются целью этой платформы.
Основы Apache NiFi
NiFi — это сокращение от Niagara Files, изначально созданное Агенством Национальной Безопасности США. Платформа написана на Java и предназначена для обработки больших объемов данных и автоматизации потока данных. Это простая и мощная система обработки и распределения данных. Данные можно фильтровать, корректировать, объединять, разделять, улучшать и проверять. NiFi не требует навыков программирования, что может быть как преимуществом, так и недостатком, и работает на JVM, поддерживая языки JVM.
NiFi — это ETL инструмент, обычно используемый для длительных задач, подходящий для пакетной обработки данных, а также для потоковых данных. Сбор данных, транспортировка и гарантия доставки — сильные стороны NiFi.
Ключевые преимущества NiFi
Архитектура, делающая NiFi простой, но мощной платформой. Поскольку FlowFile включает в себя метаинформацию, возможности инструмента не ограничиваются CSV, он также может обрабатывать и двоичные файлы.
Происхождение данных. Это служба, которая отслеживает почти все в ваших потоках данных, позволяя использовать различные правила очереди (FIFO, LIFO и другие). Это действительно полезно, так как вы можете наблюдать, как данные хранились или обрабатывались, однако для этого потребуется большой объем памяти.
Более 100 процессоров для загрузки файлов через HTTP, Google Data Source, S3.
Упрощенный пользовательский интерфейс, который может быть как плюсом, так и минусом. Некоторые пользователи выразили недовольство интерфейсом Apache NiFi — он действительно не зрелищный, но функциональный, простой, без лишних компонентов. Не всем нравится винтажная атмосфера 90-х, но интерфейс основан на веб-интерфейсе и легко настраивается.
Недостатки NiFi
Может быть очень трудно управлять платформой в масштабе. Drag and drop — это хорошо, но если вам нужно взять точную копию вашего пайплайна и поместить ее в другую среду, вам, вероятно, придется вернуться в пользовательский интерфейс и заново создать все настройки.
Для длинных SQL-запросов нет автоматической настройки текстовых полей. Их нужно настраивать вручную, а в NiFi настройка заданий, управляемых таким образом, может стать сложной задачей.
Заключение
По своей природе Airflow является структурой оркестрации, а не структурой обработки данных, тогда как основная цель NiFi — автоматизировать передачу данных между двумя системами. Таким образом, Airflow — это скорее область «Диспетчера рабочих процессов», а Apache NiFi относится к категории «Потоковая обработка». Эти два инструмента не исключают друг друга, оба открывают интересные возможности и могут помочь с хранением данных. Это немного похоже на сравнение апельсинов с яблоками —оба (вкусные!) фрукты, но могут служить совершенно разным целям.
Общее у Airflow и NiFi - это то, что они представляют собой инструменты с открытым исходным кодом. Airflow, кажется, более востребован - 23,2 тыс. звезд на GitHub и 9,2 тыс. форков, а также большее количество пользователей. Вероятно, это связано с тем, что у него больше приложений, поскольку по своей природе Airflow служит другим целям по сравнению с NiFi. Тем не менее, оба инструмента могут предложить множество встроенных операторов, постоянные обновления и поддержку со стороны своих сообществ.
NiFi — идеальный инструмент для обработки больших данных, их извлечения и загрузки в заданное место. Это расширяемая платформа, известная своей отличной способностью обрабатывать ошибки и простым интерфейсом. Нет лучшего варианта, когда речь идет о принципе «установил и забыл», поскольку NiFi не предлагает мониторинг в реальном времени или статистику для каждой записи. Это идеально, если вы вообще не хотите заниматься кодированием — NiFi основан на «drag and drop», и этот инструмент, безусловно, является идеальным решением для потоковой передачи в реальном времени. Возможности планирования не очень надежны, но технически NiFi и не является планировщиком.
Airflow — идеальное решение для планирования конкретных задач, настройки зависимостей и управления программным рабочим процессом. Большое активное сообщество постоянно обновляет инструмент и делает его лучше с каждым апгрейдом. Airflow берет на себя большую часть работы вашей ИТ-команды, потому что это одна из самых надежных платформ для оркестровки рабочих процессов. Это позволяет вам легко просматривать зависимости, коды, триггерные задачи, ход выполнения задач, а также журналы. Airflow — это оркестратор данных, который выходит далеко за рамки управления данными — он помогает предоставлять информацию на основе данных, что способствует росту бизнеса.
«До Airflow наши пайплайны были разделены: что-то делалось на Cron, что-то на NiFi, что-то на других инструментах. Мы хотели собрать все вместе. С NiFi разработчикам CRED пришлось сделать копию всех пайплайнов и использовать ее для своих конкретных целей. Если они хотели что-то изменить, например, перейти на более новую версию Airflow, им нужно было обновить обе копии», — говорит Омеш Патил, архитектор данных в CRED.
Короче говоря, нет «лучшего» инструмента. Все зависит от ваших конкретных потребностей — NiFi идеально подходит для ETL процессов с большими данными, а Airflow — это удобный инструмент для планирования и выполнения сложных рабочих процессов, а также критически важных для бизнеса операций.
