В мире стремительно растущих объемов данных, эффективная оркестрация пайплайнов становится критически важной для успеха любого data-driven бизнеса. Apache Airflow, долгое время бывший стандартом, уступает место более современным и гибким решениям. В этой статье мы рассмотрим два мощных инструмента оркестрации данных нового поколения: Dagster и Databricks Workflows, и сравним их возможности, чтобы помочь вам выбрать оптимальное решение для ваших задач.
Что такое оркестрация данных и почему она важна?
Определение оркестрации данных и ее роль в современных data-driven компаниях.
Оркестрация данных – это автоматизированное управление и координация потоков данных, включающее планирование, запуск, мониторинг и обработку ошибок. Она позволяет компаниям строить надежные, масштабируемые и воспроизводимые ETL/ELT пайплайны, преобразуя сырые данные в ценную аналитическую информацию. В data-driven компаниях оркестрация данных лежит в основе принятия решений на основе данных, оптимизации бизнес-процессов и создания новых продуктов и сервисов.
Проблемы, которые решает оркестрация данных: от ручного запуска скриптов до сложных зависимостей.
Без надлежащей оркестрации, управление данными превращается в хаос: ручной запуск скриптов, сложно отслеживаемые зависимости, ошибки, приводящие к простоям и недостоверным результатам. Оркестрация данных решает эти проблемы, предоставляя централизованную платформу для:
-
Автоматизации выполнения задач.
-
Управления зависимостями между задачами.
-
Мониторинга и оповещения об ошибках.
-
Обеспечения воспроизводимости и надежности пайплайнов.
-
Масштабирования обработки данных.
Dagster: оркестрация данных нового поколения
Основные концепции Dagster: Ops, Graphs, Sensors, Schedules.
Dagster – это платформа оркестрации данных, ориентированная на разработку и тестирование пайплайнов. Ключевые концепции Dagster включают:
-
Ops: Отдельные, переиспользуемые операции обработки данных.
-
Graphs: Направленные ациклические графы (DAGs), определяющие порядок выполнения Ops и зависимости между ними.
-
Sensors: Автоматически запускают пайплайны в ответ на события (например, появление новых данных).
-
Schedules: Планировщики для регулярного запуска пайплайнов.
Преимущества Dagster: декларативность, тестируемость, наблюдаемость, интеграция с Python.
Dagster обладает рядом преимуществ, выделяющих его среди других инструментов оркестрации:
-
Декларативность: Пайплайны описываются декларативно на Python, что упрощает их понимание и поддержку.
-
Тестируемость: Dagster предоставляет инструменты для тестирования Ops и Graphs на уровне отдельных юнитов и интеграции.
-
Наблюдаемость: Встроенные инструменты мониторинга позволяют отслеживать выполнение пайплайнов, обнаруживать ошибки и анализировать производительность.
-
Интеграция с Python: Dagster легко интегрируется с существующим Python-кодом и библиотеками, такими как Pandas, scikit-learn и TensorFlow.
Пример определения Op в Dagster:
from dagster import op, job
@op
def hello_world():
print("Hello, world!")
@job
def my_job():
hello_world()
Databricks Workflows: оркестровка в мире Databricks
Интеграция Databricks Workflows с Spark, Delta Lake и другими сервисами Databricks.
Databricks Workflows – это сервис оркестрации, тесно интегрированный с платформой Databricks. Он позволяет организовывать и автоматизировать задачи обработки данных в Spark, Delta Lake и других сервисах Databricks. Databricks Workflows упрощает создание комплексных ETL/ELT пайплайнов, использующих возможности Databricks для масштабируемой обработки данных.
Преимущества Databricks Workflows: простота использования, интеграция с экосистемой Databricks, масштабируемость.
Databricks Workflows предлагает следующие преимущества:
-
Простота использования: Интерфейс Databricks Workflows интуитивно понятен и позволяет быстро создавать и запускать пайплайны.
-
Интеграция с экосистемой Databricks: Бесшовная интеграция с Spark, Delta Lake, MLflow и другими сервисами Databricks.
-
Масштабируемость: Автоматическое масштабирование ресурсов Spark для обработки больших объемов данных.
Databricks Workflows позволяет создавать Job-ы, состоящие из различных Task-ов, таких как Notebook-и, Spark Submit, Dbt, Python Script.
Dagster против Databricks Workflows: детальное сравнение
Сравнение архитектуры, концепций и подходов к оркестрации.
| Feature | Dagster | Databricks Workflows |
|---|---|---|
| Architecture | General-purpose orchestration platform | Databricks-specific orchestration |
| Programming Language | Python | Various (Python, SQL, Scala, etc.) |
| Key Concepts | Ops, Graphs, Sensors, Schedules, Assets | Tasks, Jobs |
| Focus | Development, testing, and maintainability of data pipelines | Ease of use and integration with Databricks |
Сравнение возможностей по интеграции с различными инструментами и платформами.
| Feature | Dagster | Databricks Workflows |
|---|---|---|
| Integration with Data Warehouses | Strong integration with various data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) through Python libraries | Primarily focused on Delta Lake |
| Integration with Data Transformation Tools | Excellent integration with dbt and other data transformation tools | Good integration with dbt within the Databricks environment |
| External System Integration | Flexible integration with various external systems through Python and APIs | Focused on Databricks ecosystem, requiring more custom integration for external systems |
Когда и что выбрать: Dagster или Databricks Workflows?
Критерии выбора: сложность пайплайнов, требования к тестированию и наблюдаемости, интеграция с экосистемой Databricks.
Выбор между Dagster и Databricks Workflows зависит от ваших конкретных потребностей и требований:
-
Сложность пайплайнов: Для сложных пайплайнов, требующих детального контроля и тестирования, Dagster является лучшим выбором. Для простых пайплайнов, выполняемых в рамках Databricks, Databricks Workflows может быть достаточным.
-
Требования к тестированию и наблюдаемости: Dagster предоставляет более мощные инструменты для тестирования и мониторинга пайплайнов.
-
Интеграция с экосистемой Databricks: Если вы активно используете Databricks и его сервисы, Databricks Workflows обеспечит более тесную интеграцию.
Примеры использования Dagster и Databricks Workflows для различных сценариев ETL/ELT.
-
Dagster:
-
Создание комплексных пайплайнов для машинного обучения, требующих предобработки данных, обучения моделей и развертывания.
-
Разработка пайплайнов для анализа данных из различных источников, требующих сложной логики трансформации.
-
Оркестрация пайплайнов, использующих dbt для трансформации данных в хранилищах данных.
-
-
Databricks Workflows:
-
Автоматизация ETL/ELT процессов для загрузки данных в Delta Lake.
-
Оркестрация задач машинного обучения в MLflow.
-
Планирование регулярных задач обработки данных в Spark.
-
Заключение
Dagster и Databricks Workflows – это мощные инструменты оркестрации данных, предлагающие различные подходы к управлению ETL/ELT пайплайнами. Dagster предоставляет гибкую и масштабируемую платформу для разработки и тестирования сложных пайплайнов, в то время как Databricks Workflows обеспечивает простую и эффективную оркестрацию задач в экосистеме Databricks. Выбор между этими инструментами зависит от ваших конкретных потребностей, сложности пайплайнов и степени интеграции с платформой Databricks. В любом случае, переход на современные инструменты оркестрации, такие как Dagster и Databricks Workflows, позволит вам значительно повысить эффективность и надежность ваших процессов обработки данных.