Airflow, Dagster a Prefect jsou tři hlavní orchestrační nástroje pro datové pipeline. Každý má jiný přístup — porovnáme architekturu, silné stránky a ideální use cases.
Tři přístupy k orchestraci¶
Apache Airflow¶
- Přístup: task-oriented DAGy v Pythonu
- Ekosystém: 1000+ operátorů a providerů
- Komunita: největší, nejvíce Stack Overflow odpovědí
- Ideální pro: enterprise, velké týmy, komplexní workflow
Dagster¶
- Přístup: asset-oriented, software-defined assets
- Type system: vestavěná validace mezi assety
- UI: nejlepší asset lineage vizualizace
- Ideální pro: datové platformy, analytics engineering
Prefect¶
- Přístup: Pythonic dekorátory, minimální boilerplate
- Cloud-native: managed Prefect Cloud
- Flexibilita: žádný DAG requirement
- Ideální pro: malé týmy, ML pipeline, rychlé prototypy
# Stejný pipeline ve třech nástrojích:
# Airflow:
with DAG('pipeline') as dag:
t1 = PythonOperator(task_id='extract', ...)
t2 = PythonOperator(task_id='transform', ...)
t1 >> t2
# Dagster:
@asset
def raw_data(): return extract()
@asset
def clean_data(raw_data): return transform(raw_data)
# Prefect:
@flow
def pipeline():
raw = extract()
clean = transform(raw)
Summary¶
Airflow pro enterprise, Dagster pro asset-oriented platformy, Prefect pro rychlý start. Všechny tři jsou production-ready.
airflowdagsterprefectorchestrace