Вы будете шокированы! Что скрывают Dagster и Airflow и какой инструмент изменит вашу работу с данными?

В современном мире данных, эффективная оркестрация пайплайнов является ключевым фактором успеха. Выбор правильного инструмента оркестрации данных может существенно повлиять на скорость разработки, надежность и масштабируемость ваших решений. В этой статье мы подробно рассмотрим два популярных инструмента: Apache Airflow и Dagster, выявим их ключевые различия и поможем вам определить, какой из них лучше всего подходит для ваших задач.

Основы оркестрации данных: Airflow и Dagster в фокусе

Что такое оркестрация данных и почему она важна?

Оркестрация данных – это автоматизация и управление потоками данных, включающая планирование, мониторинг и обработку ошибок. Она позволяет создавать надежные и масштабируемые data pipeline, обеспечивая своевременную и качественную доставку данных для аналитики и принятия решений. Без оркестрации данных, процессы становятся ручными, подвержены ошибкам и трудно масштабируемыми.

Краткое знакомство с Apache Airflow и Dagster: ключевые идеи

• Apache Airflow: Платформа оркестрации данных с открытым исходным кодом, использующая DAG (Directed Acyclic Graph) для представления пайплайнов. Airflow позволяет определять задачи (tasks) и их зависимости, а также планировать их выполнение.

• Dagster: Современный инструмент оркестрации данных, ориентированный на software-defined assets. Dagster позволяет определять активы данных и логику их обновления, обеспечивая при этом data lineage и возможности тестирования.

Архитектурные парадигмы и философия дизайна

Airflow: DAGs, операторы и распределенная архитектура

Airflow использует DAG для описания пайплайнов. Каждый DAG состоит из задач (tasks), представленных операторами. Операторы выполняют определенные действия, такие как запуск SQL-запросов, выполнение Python-кода или вызов внешних API. Airflow имеет распределенную архитектуру, позволяющую масштабировать выполнение пайплайнов на несколько рабочих узлов.

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

with DAG('my_airflow_dag', start_date=datetime(2023, 1, 1)) as dag:
    task1 = BashOperator(task_id='print_date', bash_command='date')
    task2 = BashOperator(task_id='sleep', bash_command='sleep 5')
    task3 = BashOperator(task_id='print_hello', bash_command='echo "Hello, Airflow!"')

    task1 >> task2 >> task3

Dagster: Software-Defined Assets, Ops и ресурсы

Dagster представляет пайплайны как наборы Software-Defined Assets (SDA). SDA — это данные, которые должны быть рассчитаны. Dagster позволяет определять активы данных и функции (ops), которые их обновляют. Dagster автоматически отслеживает зависимости между активами и обеспечивает data lineage. Ресурсы (resources) предоставляют доступ к внешним системам, таким как базы данных или облачные хранилища.

from dagster import asset, resource, job

@resource
class MyDatabase:
    def __init__(self, host, port, user, password):
        self.host = host
        self.port = port
        self.user = user
        self.password = password

    def execute_query(self, query):
        # Execute query against the database
        print(f"Executing query: {query}")
        return [{"col1": "val1"}]

@asset
def my_asset(my_database: MyDatabase):
    data = my_database.execute_query("SELECT * FROM my_table")
    return data

@job(resource_defs={"my_database": MyDatabase(host="localhost", port=5432, user="user", password="password")})
def my_job():
    my_asset()

Практические различия: Разработка, мониторинг и отладка

Сравнение Dagit и Airflow UI: опыт разработчика и возможности наблюдения

• Airflow UI: Предоставляет веб-интерфейс для мониторинга и управления DAG. Позволяет просматривать логи выполнения задач, перезапускать задачи и отслеживать историю запусков.

• Dagit: Веб-интерфейс Dagster, предоставляет более широкие возможности для отслеживания data lineage, визуализации зависимостей между активами и тестирования пайплайнов. Dagit также позволяет интерактивно исследовать данные и результаты выполнения операций.

  Реклама

Тестирование, отладка и управление состоянием: где каждый инструмент силен?

• Airflow: Поддержка тестирования ограничена. Для отладки необходимо анализировать логи выполнения задач. Управление состоянием пайплайнов требует дополнительных усилий и использования внешних инструментов.

• Dagster: Имеет встроенную поддержку тестирования. Можно тестировать отдельные операции и активы данных. Dagster автоматически отслеживает состояние активов, обеспечивая надежность и воспроизводимость пайплайнов.

Производительность, масштабируемость и экосистема

Масштабирование и отказоустойчивость: кто лучше для больших данных?

• Airflow: Масштабируется горизонтально, добавляя больше рабочих узлов. Отказоустойчивость обеспечивается за счет повторного запуска неудачных задач.

• Dagster: Предлагает более продвинутые возможности масштабирования, включая динамическое распределение ресурсов и параллельное выполнение операций. Dagster обеспечивает отказоустойчивость за счет отслеживания состояния активов и возможности их пересчета в случае сбоя.

Сообщество, плагины и интеграции: как развиваются инструменты?

• Airflow: Обладает огромным и зрелым сообществом. Существует большое количество плагинов и интеграций с различными системами.

• Dagster: Сообщество активно растет. Разработчики Dagster предлагают интеграции с популярными инструментами data stack, такими как dbt, Spark и Snowflake.

Выбор инструмента: когда и кому подходит Dagster или Airflow?

Ключевые факторы при принятии решения: плюсы и минусы

• Airflow: Подходит для простых пайплайнов и задач оркестрации, где не требуется сложный data lineage и тестирование.

• Dagster: Подходит для сложных пайплайнов, требующих data lineage, тестирования и управления состоянием. Dagster также хорошо интегрируется с современным data stack.

Сценарии применения и перспективы миграции

• Airflow: Рекомендуется для существующих проектов, где уже используется Airflow и нет необходимости в переходе на более современный инструмент.

• Dagster: Рекомендуется для новых проектов, где требуется надежность, масштабируемость и data lineage. Возможна миграция с Airflow на Dagster, но это может потребовать значительных усилий по переписыванию пайплайнов.

Заключение

Dagster и Airflow – мощные инструменты оркестрации данных, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Выбор между ними зависит от конкретных потребностей и требований вашего проекта. Airflow – зрелый и проверенный инструмент, подходящий для простых задач оркестрации. Dagster – современный и гибкий инструмент, обеспечивающий data lineage, тестирование и управление состоянием, что делает его идеальным выбором для сложных пайплайнов и современных data stack.