Airflow のための 5 つのデータ オーケストレーションの代替案を検討する

データオーケストレーションは、データドリブンな組織にとって重要な側面です。これには、さまざまなシステム、アプリケーション、プロセス間のデータ フローの管理と調整が含まれます。 Apache Airflow は、データ オーケストレーション用の人気のオープンソース プラットフォームとして登場し、柔軟でスケーラブルなソリューションを提供します。ただし、データ オーケストレーションに使用できる代替ツールもいくつかあります。この記事では、Airflow に代わる 5 つの代替手段を検討します。

1.ルイージ:
Luigi は、Spotify によって開発されたオープンソースの Python ライブラリです。これは、複雑なデータ パイプラインを構築するためのシンプルかつ直感的な方法を提供します。 Luigi を使用すると、Python コードを使用してタスクとタスク間の依存関係を定義できます。また、ワークフローを監視および管理するための Web ベースのインターフェイスも提供します。 Luigi は使いやすさと柔軟性で知られており、データ オーケストレーションによく選ばれています。

2. ウージー:
Oozie は、Apache Hadoop 用のワークフロー スケジューラ システムです。 XML ベースの構成ファイルを使用してワークフローを定義および管理できます。 Oozie は、MapReduce、Pig、Hive、Sqoop などのさまざまなアクションをサポートしているため、Hadoop エコシステムでの複雑なデータ処理タスクの調整に適しています。 Oozie は、ワークフローを監視および管理するための Web ベースのコンソールを提供し、データ パイプラインの進行状況を簡単に追跡できるようにします。

3. アズカバン:
Azkaban は、Hadoop 用に設計されたもう 1 つのオープンソース ワークフロー管理ツールです。ワークフローを定義およびスケジュールするための Web ベースのインターフェイスを提供します。 Azkaban は、Hadoop MapReduce、Pig、Hive、Spark などのさまざまなジョブ タイプをサポートします。また、ジョブの依存関係、障害処理、電子メール通知などの機能も提供します。 Azkaban はそのシンプルさとスケーラビリティで知られており、大規模な Hadoop 環境でのデータ オーケストレーションによく選ばれています。

4.ピンボール:
Pinball は、Pinterest によって開発されたオープンソースのワークフロー マネージャーです。 Python コードを使用してワークフローを定義し、スケジュールすることができます。 Pinball は、データ パイプラインを構築するための柔軟で拡張可能なフレームワークを提供します。 Hadoop MapReduce、Spark、Python スクリプトなどのさまざまなジョブ タイプをサポートします。 Pinball は、ジョブの依存関係、再試行、通知などの機能も提供します。ワークフローを監視および管理するための Web ベースのインターフェイスを提供し、データ パイプラインの進行状況を簡単に追跡できるようにします。

5. ディグダグ:
Digdag は、Treasure Data によって開発されたオープンソースのワークフロー エンジンです。 YAML ベースの構成ファイルを使用してワークフローを定義し、スケジュールすることができます。 Digdag は、SQL クエリ、Python スクリプト、シェル コマンドなどのさまざまなジョブ タイプをサポートしています。また、ジョブの依存関係、再試行、通知などの機能も提供します。 Digdag は、ワークフローを監視および管理するための Web ベースのインターフェイスを提供し、データ パイプラインの進行状況を簡単に視覚化できます。

結論として、Apache Airflow はデータ オーケストレーションによく選ばれていますが、同様の機能を提供する代替ツールがいくつか利用可能です。 Luigi、Oozie、Azkaban、Pinball、Digdag はすべて、データ ワークフローを管理および調整するための強力なオプションです。各ツールには独自の長所と機能があるため、組織に適したツールを選択する前に、特定の要件を評価することが重要です。

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• 情報源： プラトンデータインテリジェンス。
• ソースリンク： https://zephyrnet.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration-kdnuggets/

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• 情報源： https://platodata.network/platowire/exploring-5-data-orchestration-alternatives-for-airflow/