数据编排工具分析：Airflow、Dagster、Flyte

数据编排对决：Apache Airflow、Dagster 和 Flyte

现代数据工作流程需要强大的编排。 Apache Airflow、Dagster 和 Flyte 是流行的选择，每种都有独特的优势和理念。这种比较基于天气数据管道的实际经验，将帮助您选择正确的工具。

项目概况

此分析源于在天气数据管道项目中使用 Airflow、Dagster 和 Flyte 的实践经验。 目标是比较它们的功能并确定它们独特的卖点。

阿帕奇气流

Airflow 于 2014 年起源于 Airbnb，是一个成熟的、基于 Python 的编排器，具有用户友好的 Web 界面。它于 2019 年晋升为 Apache 顶级项目，巩固了其地位。 Airflow 擅长自动执行复杂任务，确保顺序执行。 在天气项目中，它完美地管理了数据获取、处理和存储。

气流 DAG 示例：

# 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()

Airflow 的 UI 提供全面的监控和跟踪。

达格斯特

Dagster 由 Elementl 于 2019 年推出，提供了一种新颖的以资产为中心的编程模型。 与以任务为中心的方法不同，Dagster 优先考虑数据资产（数据集）之间的关系作为计算的核心单元。

Dagster 资产示例：

@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)

Dagster 以资产为中心的设计提高了透明度并简化了调试。 其内置版本控制和资产快照解决了管理不断发展的管道的挑战。 Dagster 还支持使用 @ops.

的传统基于任务的方法

飞翔

Flyte 由 Lyft 开发并于 2020 年开源，是一款 Kubernetes 原生工作流编排器，专为机器学习和数据工程而设计。其容器化架构可实现高效的扩展和资源管理。 Flyte 使用 Python 函数进行任务定义，类似于 Airflow 以任务为中心的方法。

Flyte 工作流程示例：

@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 的 flytectl 简化了本地执行和测试。

比较

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

结论

最佳选择取决于您的具体需求。 Dagster 擅长资产管理和版本控制，而 Flyte 则擅长扩展和 ML 工作流程支持。对于更简单的传统数据管道来说，Airflow 仍然是一个可靠的选择。 仔细评估您项目的规模、重点和未来需求，以做出最佳决策。

以上是数据编排工具分析：Airflow、Dagster、Flyte的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！