Analisis Alat Orkestrasi Data: Aliran Udara, Dagster, Flyte

Pertunjukan Orkestrasi Data: Aliran Udara Apache, Dagster dan Flyte

Aliran kerja data moden memerlukan orkestrasi yang mantap. Apache Airflow, Dagster dan Flyte ialah pilihan popular, masing-masing mempunyai kekuatan dan falsafah yang berbeza. Perbandingan ini, yang dimaklumkan oleh pengalaman dunia sebenar dengan saluran paip data cuaca, akan membantu anda memilih alat yang betul.

Gambaran Keseluruhan Projek

Analisis ini berpunca daripada pengalaman praktikal menggunakan Aliran Udara, Dagster dan Flyte dalam projek saluran paip data cuaca. Matlamatnya adalah untuk membandingkan fungsi mereka dan mengenal pasti titik jualan unik mereka.

Aliran Udara Apache

Berasal dari Airbnb pada 2014, Airflow ialah orkestra berasaskan Python yang matang dengan antara muka web yang mesra pengguna. Pengijazahannya ke projek Apache peringkat tertinggi pada 2019 mengukuhkan kedudukannya. Aliran udara cemerlang dalam mengautomasikan tugas yang kompleks, memastikan pelaksanaan berurutan. Dalam projek cuaca, ia menguruskan pengambilan, pemprosesan dan penyimpanan data dengan sempurna.

Contoh DAG Aliran Udara:

<code class="language-python"># 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()</code>

UI Aliran Udara menyediakan pemantauan dan penjejakan yang komprehensif.

Dagster

Dilancarkan oleh Elementl pada 2019, Dagster menawarkan model pengaturcaraan tertumpu aset novel. Tidak seperti pendekatan memfokuskan tugas, Dagster mengutamakan hubungan antara aset data (set data) sebagai unit teras pengiraan.

Contoh Aset Dagster:

<code class="language-python">@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)</code>

Reka bentuk tertumpu aset Dagster memupuk ketelusan dan memudahkan penyahpepijatan. Versi terbina dalam dan petikan asetnya menangani cabaran mengurus saluran paip yang sedang berkembang. Dagster juga menyokong pendekatan berasaskan tugas tradisional menggunakan @ops.

Flyte

Dibangunkan oleh Lyft dan sumber terbuka pada 2020, Flyte ialah pengatur aliran kerja asli Kubernetes yang direka untuk pembelajaran mesin dan kejuruteraan data. Seni bina kontenanya membolehkan penskalaan dan pengurusan sumber yang cekap. Flyte menggunakan fungsi Python untuk definisi tugas, serupa dengan pendekatan tugasan Airflow.

Contoh Aliran Kerja Flyte:

<code class="language-python">@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)</code>

Flyte flytectl memudahkan pelaksanaan dan ujian tempatan.

Perbandingan

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

Kesimpulan

Pilihan optimum bergantung pada keperluan khusus anda. Dagster cemerlang dalam pengurusan aset dan versi, manakala Flyte bersinar dalam penskalaan dan sokongan aliran kerja ML. Aliran udara kekal sebagai pilihan yang kukuh untuk saluran paip data tradisional yang lebih ringkas. Berhati-hati menilai skala projek anda, fokus dan keperluan masa hadapan untuk membuat keputusan yang terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis Alat Orkestrasi Data: Aliran Udara, Dagster, Flyte. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!