Представьте себе управление оркестром, где половина музыкантов играет Бетховена, а другие пытаются исполнить «Macarena». Вот так и ваш конвейер данных без должного управления. Давайте рассмотрим двух «маэстро» — Apache Airflow и Prefect, чтобы понять, какое решение позволит вашим данным звучать в гармонии.
Подготовка сцены: основные реализации
Симфония «Hello World» от Airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'owner': 'mozart',
'retries': 3
}
with DAG('classical_music',
start_date=datetime(2025, 6, 4),
schedule_interval='@daily') as dag:
tune = BashOperator(
task_id='play_requiem',
bash_command='echo "The show must go flow!"'
)
Airflow требует трёх помощников за кулисами:
airflow webserver
— пульт дирижёраairflow scheduler
— метрономairflow workers
— настоящие музыканты
Джазовое импровизационное занятие от Prefect
from prefect import flow, task
from datetime import timedelta
@task(retries=3, timeout_seconds=30)
def riff():
print("Smooth like data butter")
@flow(name="freeform_jazz")
def jam_session():
riff()
jam_session()
Настройка Prefect больше похожа на джазовый клуб:
prefect server start # Начало открытого микрофона
prefect deploy # Музыканты регистрируются
Техническая борьба за превосходство
Управление жизненным циклом задач
Airflow
task = PythonOperator(
task_id='vintage_vinyl',
python_callable=play_record,
on_failure_callback=scratch_disc,
retries=2
)
Prefect
@task(retries=2,
retry_delay_seconds=60,
timeout_seconds=120)
def streaming_service():
connect_to_spotify()
Функция | Airflow | Prefect |
---|---|---|
Стратегия повтора | На уровне оператора | Декоратор задачи |
Обработка тайм-аута | Ручная реализация | Встроенный параметр |
Обработка сбоев | Функции обратного вызова | Переходы состояний |
Сравнение масштабируемости в облаке
Оркестровая яма Airflow требует:
- Выделенный кластер Kubernetes
- RabbitMQ/Redis для очередей
- Регулярная синхронизация папки DAG
Джазовый квартет Prefect предпочитает:
«Пытаться масштабировать Airflow — это как дирижировать Берлинским филармоническим оркестром в своём гараже. Возможно? Да. Целесообразно? Только если вы ненавидите своих соседей». — Анонимный инженер DevOps
Когда выбирать своего дирижёра
Airflow хорош, когда…
- Вам нужны явные определения рабочих процессов (без джазовой импровизации)
- Доступна существующая инфраструктура Kubernetes
- Сложная зависимость данных требует визуализации
- Вам нравится отладка проблем планировщика (шутка… в основном)
Prefect подходит, когда…
- Вам нужно гибридное выполнение в облаке/локально
- Динамические рабочие процессы меняются с данными
- Триггеры, управляемые событиями, имеют важное значение
- Вы предпочитаете встроенное мониторинг
Энкор: советы из окопов
Подводный камень Airflow
DAG загружаются по имени файла, а не по содержимому. Изменяйте идентификатор DAG при обновлении рабочих процессов!Эффективный ход Prefect
@flow(persist_result=True)
def vinyl_collection():
return get_rare_records()
Автоматически сохраняйте результаты задач в S3/GCS/Azure с помощью одного флага.
- Распространённая ошибка
Оба инструмента не любят перекрывающиеся расписания. Подумайте об этом как о двойном бронировании концертных залов — никто не выигрывает.
Финальная сцена: матрица решений
Сценарий | Airflow | Prefect |
---|---|---|
Статические ETL конвейеры | 👍 | 👎 |
Переобучение моделей машинного обучения | 👎 | 👍 |
Облачное развёртывание | 😰 | 🎉 |
Локальное прототипирование | 🤮 | 😍 |
Существующий кластер Kubernetes | 🚀 | 🛶 |
Независимо от того, управляете ли вы своим потоком данных с помощью структурированной дирижёрской палочки Airflow или джазовых жестов Prefect, помните: лучший инструмент для оркестрации — тот, который растворяется в вашем рабочем процессе. Теперь создайте музыку данных! 🎼
# Бонус: гибридный подход для амбициозных
from airflow import DAG
from prefect import flow
@flow
def prefect_jazz():
play_improvisation()
with DAG('best_of_both_worlds', schedule='@weekly') as dag:
AirflowTask = PythonOperator(
task_id='classical_opener',
python_callable=play_beethoven
)
PrefectTask = PythonOperator(
task_id='modern_encore',
python_callable=prefect_jazz
)
AirflowTask >> PrefectTask