資料編排工具分析：Airflow、Dagster、Flyte

資料編排對決：Apache Airflow、Dagster 與 Flyte

現代資料工作流程需要強大的編排。 Apache Airflow、Dagster 和 Flyte 是流行的選擇，每種都有獨特的優點和概念。這種比較是基於天氣數據管道的實際經驗，將幫助您選擇正確的工具。

專案概況

此分析源自於在天氣資料管道專案中使用 Airflow、Dagster 和 Flyte 的實務經驗。 目標是比較它們的功能並確定它們獨特的賣點。

阿帕契氣流

Airflow 於 2014 年起源於 Airbnb，是一個成熟的、基於 Python 的編排器，具有用戶友好的 Web 介面。它於 2019 年晉升為 Apache 頂級項目，鞏固了其地位。 Airflow 擅長自動執行複雜任務，確保依序執行。 在天氣專案中，它完美地管理了資料擷取、處理和儲存。

氣流 DAG 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 提供全面的監控和追蹤。

達格斯特

Dagster 由 Elementl 於 2019 年推出，提供了一種新穎的以資產為中心的程式設計模型。 與以任務為中心的方法不同，Dagster 優先考慮資料資產（資料集）之間的關係作為計算的核心單元。

Dagster 資產範例：

@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 以資產為中心的設計提高了透明度並簡化了調試。 其內建版本控制和資產快照解決了管理不斷發展的管道的挑戰。 Dagster 也支援使用 @ops.

的傳統基於任務的方法

飛翔

Flyte 由 Lyft 開發並於 2020 年開源，是一款 Kubernetes 原生工作流程編排器，專為機器學習和資料工程而設計。其容器化架構可實現高效的擴展和資源管理。 Flyte 使用 Python 函數進行任務定義，類似於 Airflow 以任務為中心的方法。

Flyte 工作流程範例：

@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 簡化了本地執行和測試。

比較

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

結論

最佳選擇取決於您的特定需求。 Dagster 擅長資產管理和版本控制，而 Flyte 則擅長擴展和 ML 工作流程支援。對於更簡單的傳統資料管道來說，Airflow 仍然是一個可靠的選擇。 仔細評估您專案的規模、重點和未來需求，以做出最佳決策。

以上是資料編排工具分析：Airflow、Dagster、Flyte的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！