在本文中，我们将对 Apache NiFi 和 Airflow 进行深入比较。
为什么数据工作流管理工具很重要？
Apache NiFi 和 Apache Airflow 等数据工作流管理工具为数据管道提供了灵活性和可扩展性。它们使数据工程师能够快速了解其数据工作流的稳定性和健康状况。
每种工具在部署、与其他数据服务的集成以及直观界面方面都具有独特的优势。
什么是 Apache NiFi？
Apache NiFi是一个开源工具，旨在自动化系统间的数据流。
NiFi 提供了一个用于设计数据工作流的用户友好界面，并支持高度可配置的数据路由、转换和系统中介逻辑的有向图。
用户可以创建、安排和监控数据流，确保数据在不同源和目的地之间顺利移动。
Apache NiFi 使用基于流的编程模型，其中数据流经有向图中的一系列处理器。
用户通过拖放处理器，使用基于 Web 的界面设计和管理这些数据流，处理器执行数据提取、转换和路由等任务。
数据封装在FlowFiles中，通过充当处理器之间队列的连接移动。
NiFi 对于需要以可靠且可扩展的方式跨不同系统收集、转换和路由数据的场景特别有用。它通常用于数据集成、ETL（提取、转换、加载）过程和实时数据处理。
Apache NiFi 接口示例
Apache NiFi 接口示例。图片来源
什么是 Apache Airflow？
Apache Airflow利用 DAG（有向无环图）结合用 Python 编写的运算符实现灵活的数据工作流管理和ETL 管道的创建。
它通过抽象连接不同数据源的必要功能简化了创建工作流的过程，为数据工程师提供了一个简单的数据工作流管理平台。
它使用内部调度程序进行运行，该调度程序通过内部数据库管理工作流，该数据库控制处理工作流的各种工作人员。
通过一个简单的 Web 服务器界面，数据工 truemoney 数据库 程师就拥有一个方便的平台，可以根据需要触发、监控和停止 DAG，以微调其数据流。
Airflow 接口示例
Airflow 接口示例。图片来源
Apache NiFi 与 Apache Airflow：相似之处
NiFi 和 Airflow 都是功能强大的工具，能够处理大量数据、管理 ETL 工作流并提供数据连接方面的灵活性。它们共享一些核心功能，为用户提供类似的环境。
用户界面
虽然 Airflow 主要用 Python 构建，但大多数用户界面都是基于 Web 服务器的。Apache NiFi 提供了相同类型的 GUI，使数据工程师可以在一个地方观察所有工作流程。
Apache NiFi 和 Airflow 具有类似的主页，提供有关所有管道的高级详细信息，例如其运行状态（成功、失败、正在运行）、活跃的工作流数量和失败消息。
这些直观的界面使 Apache NiFi 和 Airflow 的用户能够一目了然地了解其数据环境的状态并快速解决可能出现的任何问题。
灵活性
Apache NiFi 和 Airflow 在数据连接方面都具有高度灵活性。它们可以处理各种数据文件，例如 CSV、JSON、XML、Parquet 等。
此外，它们可以轻松连接到各种云数据仓库，例如 Amazon Redshift、BigQuery、Azure Synapse 和 Snowflake。
Apache NiFi 的模块化设计可用于创建执行关键 ETL 流程的独特数据管道。Airflow 基于 Python 脚本的设计使用户不仅可以利用 Airflow 独特的连接器，还可以利用 Python 的技术优势来执行更复杂的处理。
数据管理
NiFi 和 Airflow 都是数据工作流管理的核心组件。它们为数据工程师提供了执行数据收集、处理和路由的基本框架。每个都允许用户监控他们的工作流程并在途中操纵数据。
数据工程师可以轻松地将数据从一个地方传输到另一个地方，同时确保管道高效运行。
掌握 Apache NiFi 或 Airflow 是任何数据工程师的核心技能！
Apache NiFi 与 Apache Airflow：区别
虽然 Apache NiFI 和 Airflow 在使用方面非常相似，但它们处理 ETL 和数据管道的方式不同。每个都有独特的设计，定义了如何处理可伸缩性、语法和监控。
Apache NiFi 注重易用性和简单性，而 Airflow 更注重强大的脚本和 Python 后端。
可扩展性
Apache NiFi 可通过集群和节点管理轻松扩展。Airflow 根据正在运行的并行进程数量按需招募更多资源。
随着工作负载变得越来越复杂，Apache NiFi 可以扩展工作器数量以满足额外的计算需求。然而，Airflow 以更串行的方式工作，随着 DAG 大小的增加，它将占用并行资源，但处理复杂的数据问题需要时间。
