Explorando cinco alternativas de orquestación de datos para el flujo de aire
La orquestación de datos es un aspecto crítico de cualquier organización basada en datos. Implica gestionar y coordinar el flujo de datos entre varios sistemas, aplicaciones y procesos. Apache Airflow se ha convertido en una popular plataforma de código abierto para la orquestación de datos y ofrece una solución flexible y escalable. Sin embargo, también hay varias herramientas alternativas disponibles que se pueden utilizar para la orquestación de datos. En este artículo, exploraremos cinco de estas alternativas a Airflow.
1. Luis:
Luigi es una biblioteca Python de código abierto desarrollada por Spotify. Proporciona una forma sencilla e intuitiva de crear canales de datos complejos. Luigi te permite definir tareas y dependencias entre ellas usando código Python. También proporciona una interfaz basada en web para monitorear y administrar flujos de trabajo. Luigi es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad, lo que lo convierte en una opción popular para la orquestación de datos.
2. Oozie:
Oozie es un sistema de programación de flujo de trabajo para Apache Hadoop. Le permite definir y administrar flujos de trabajo utilizando archivos de configuración basados en XML. Oozie admite varias acciones como MapReduce, Pig, Hive y Sqoop, lo que lo hace adecuado para orquestar tareas complejas de procesamiento de datos en un ecosistema Hadoop. Oozie proporciona una consola basada en web para monitorear y administrar flujos de trabajo, lo que facilita el seguimiento del progreso de sus canales de datos.
3. Azkabán:
Azkaban es otra herramienta de gestión de flujo de trabajo de código abierto diseñada para Hadoop. Proporciona una interfaz basada en web para definir y programar flujos de trabajo. Azkaban admite varios tipos de trabajos, como Hadoop MapReduce, Pig, Hive y Spark. También ofrece funciones como dependencias laborales, manejo de fallas y notificaciones por correo electrónico. Azkaban es conocido por su simplicidad y escalabilidad, lo que lo convierte en una opción popular para la orquestación de datos en entornos Hadoop a gran escala.
4. Pinball:
Pinball es un administrador de flujo de trabajo de código abierto desarrollado por Pinterest. Le permite definir y programar flujos de trabajo utilizando código Python. Pinball proporciona un marco flexible y extensible para crear canales de datos. Admite varios tipos de trabajos, como scripts de Hadoop MapReduce, Spark y Python. Pinball también ofrece funciones como dependencias de trabajos, reintentos y notificaciones. Proporciona una interfaz basada en web para monitorear y administrar flujos de trabajo, lo que facilita el seguimiento del progreso de sus canales de datos.
5. Digdag:
Digdag es un motor de flujo de trabajo de código abierto desarrollado por Treasure Data. Le permite definir y programar flujos de trabajo utilizando un archivo de configuración basado en YAML. Digdag admite varios tipos de trabajos, como consultas SQL, scripts de Python y comandos de shell. También proporciona funciones como dependencias de trabajos, reintentos y notificaciones. Digdag ofrece una interfaz basada en web para monitorear y administrar flujos de trabajo, lo que facilita la visualización del progreso de sus canales de datos.
En conclusión, si bien Apache Airflow es una opción popular para la orquestación de datos, existen varias herramientas alternativas disponibles que ofrecen una funcionalidad similar. Luigi, Oozie, Azkaban, Pinball y Digdag son opciones poderosas para administrar y coordinar flujos de trabajo de datos. Cada herramienta tiene sus propias fortalezas y características, por lo que es importante evaluar sus requisitos específicos antes de elegir la adecuada para su organización.
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- Fuente: Inteligencia de datos de Platón.
- Enlace de origen: https://zephyrnet.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration-kdnuggets/
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- Fuente: https://platodata.network/platowire/exploring-5-data-orchestration-alternatives-for-airflow/
