Apache NiFi vs. Airflow: Das richtige Tool für dein Projekt

Datenpipelines wachsen weiter in Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Dadurch werden erfahrene Data Engineers, die effektive und effiziente ETL-Prozesse aufbauen können, immer wichtiger.

Tools für das Datenworkflow-Management wie Apache NiFi und Apache Airflow bieten Data Engineers leistungsfähige Lösungen zum Verwalten von Datenpipelines. Eine saubere Orchestrierung von Datenworkflows ist ein Kernbaustein für reibungslose ETL-Prozesse. 

In diesem Artikel vergleichen wir Apache NiFi und Airflow im Detail.

Warum sind Tools für Datenworkflow-Management wichtig?

Tools wie Apache NiFi und Apache Airflow bringen Flexibilität und Skalierbarkeit in die Datenpipeline. Sie ermöglichen es Data Engineers, Stabilität und Zustand ihrer Workflows schnell zu erfassen. 

Jedes Tool bietet eigene Stärken bei Bereitstellung, Integration mit anderen Datendiensten und intuitiven Oberflächen.

Was ist Apache NiFi?

Apache NiFi ist ein Open-Source-Tool, das den Datenfluss zwischen Systemen automatisiert. 

NiFi stellt eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Entwerfen von Datenworkflows bereit und unterstützt hoch konfigurierbare, gerichtete Graphen für Datenrouting, -transformation und Systemvermittlung. 

Nutzende können Datenflüsse erstellen, planen und überwachen, sodass Daten reibungslos zwischen verschiedenen Quellen und Zielen fließen.

Apache NiFi nutzt ein Flow-basiertes Programmiermodell, bei dem Daten durch eine Reihe von Prozessoren in einem gerichteten Graphen fließen. 

Die Gestaltung und Verwaltung der Datenflüsse erfolgt über eine webbasierte Oberfläche per Drag-and-drop von Prozessoren, die Aufgaben wie Dateningestion, -transformation und -routing übernehmen. 

In FlowFiles gekapselt, bewegen sich Daten über Verbindungen, die als Queues zwischen Prozessoren dienen.

NiFi ist besonders dann hilfreich, wenn Daten über verschiedene Systeme hinweg zuverlässig und skalierbar gesammelt, transformiert und weitergeleitet werden müssen. Es wird häufig für Datenintegration, ETL (Extract, Transform, Load) und für die Verarbeitung von Echtzeitdaten eingesetzt.

Beispiel für die Apache-NiFi-Oberfläche. Bild Quelle

Was ist Apache Airflow?

Apache Airflow nutzt DAGs (Directed Acyclic Graphs) in Kombination mit in Python geschriebenen Operatoren für flexibles Datenworkflow-Management und den Aufbau von ETL-Pipelines. 

Airflow vereinfacht die Erstellung von Workflows, indem es die notwendigen Funktionen zum Anbinden unterschiedlicher Datenquellen abstrahiert und so eine unkomplizierte Plattform für das Datenworkflow-Management bietet. 

Es arbeitet mit einem internen Scheduler, der Workflows über eine interne Datenbank verwaltet und verschiedene Worker steuert, die die Workflows verarbeiten. 

Über eine einfache Weboberfläche können Data Engineers DAGs auslösen, überwachen und bei Bedarf stoppen, um ihren Datenfluss zu optimieren.

Beispiel für die Airflow-Oberfläche. Bild Quelle

Apache NiFi vs. Apache Airflow: Gemeinsamkeiten

Sowohl NiFi als auch Airflow sind leistungsstarke Tools, die große Datenmengen bewältigen, ETL-Workflows steuern und flexible Datenanbindungen bieten. Sie teilen sich einige Kernfunktionen und bieten damit ähnliche Einsatzumgebungen.

Benutzeroberfläche

Auch wenn Airflow primär in Python gebaut ist, basiert die Benutzeroberfläche im Wesentlichen auf einem Webserver. Apache NiFi bietet eine vergleichbare GUI, mit der Data Engineers alle Workflows zentral im Blick behalten. 

Apache NiFi und Airflow haben ähnliche Startseiten mit Übersichten zu allen Pipelines, etwa Laufstatus (erfolgreich, fehlgeschlagen, läuft), Anzahl aktiver Workflows und Fehlermeldungen. 

Diese intuitiven Oberflächen geben Nutzenden auf einen Blick Einblick in den Zustand ihrer Datenumgebung, sodass sie Probleme schnell erkennen und beheben können.

Flexibilität

Sowohl Apache NiFi als auch Airflow sind bei Datenanbindungen sehr flexibel. Sie kommen mit vielen Dateiformaten zurecht, zum Beispiel CSV, JSON, XML, Parquet und mehr. 

Zudem lassen sie sich unkompliziert mit Cloud-Datenlagern wie Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse und Snowflake verbinden.

Das modulare Design von Apache NiFi ermöglicht individuelle Datenpipelines für kritische ETL-Prozesse. Airflows skriptbasierter Ansatz in Python erlaubt es, nicht nur Airflow-spezifische Connectoren, sondern auch die Stärken von Python für komplexere Verarbeitungen zu nutzen. 

Datenmanagement

NiFi und Airflow sind zentrale Bausteine im Datenworkflow-Management. Sie liefern das Fundament, um Datensammlung, -verarbeitung und -weiterleitung umzusetzen. Beide erlauben das Monitoring von Workflows und das Anpassen von Daten unterwegs.

Data Engineers können Daten problemlos zwischen Orten bewegen und dabei sicherstellen, dass Pipelines effizient laufen.

Die Beherrschung von Apache NiFi oder Airflow gehört zum Grundwerkzeug jedes Data Engineers!

Apache NiFi vs. Apache Airflow: Unterschiede

Auch wenn Apache NiFi und Airflow in der Nutzung ähnlich wirken, gehen sie ETL und Datenpipelines unterschiedlich an. Ihr jeweiliges Design prägt, wie sie Skalierbarkeit, Syntax und Monitoring umsetzen. 

Apache NiFi setzt auf Bedienfreundlichkeit und Einfachheit, während Airflow stärker auf mächtiges Scripting und Python-Backends ausgelegt ist.

Skalierbarkeit

Apache NiFi skaliert unkompliziert über Cluster- und Node-Management. Airflow zieht je nach Anzahl paralleler Prozesse zusätzliche Ressourcen heran.

Mit steigender Komplexität kann Apache NiFi die Zahl der Worker erhöhen, um den zusätzlichen Rechenbedarf zu decken. Airflow arbeitet hingegen eher seriell: Bei größeren DAGs nutzt es zwar mehr parallele Ressourcen, lässt sich aber Zeit bei der Verarbeitung komplexer Datenprobleme. 

Syntax

Apache NiFi bietet eine Drag-and-drop-GUI und erfordert nur minimales Coding. Dadurch wird die Datenpipeline für Data Engineers zugänglich und übersichtlich, ohne auf Flexibilität und Komplexität zu verzichten. 

Airflow hingegen wird vollständig mit Python und SQL aufgebaut. Um Datenworkflows zu erstellen, müssen Ingenieurinnen und Ingenieure jeden Schritt in DAGs codieren, die dann über Airflows Oberfläche ausgeführt werden.

Monitoring

Apache NiFi verfügt über ein leistungsfähiges Monitoring-Dashboard direkt in der Oberfläche. Es liefert Echtzeitmetriken wie Prozessorleistung, Anzahl der FlowFiles und genutzte Rechenressourcen. Diese Funktionen sind in NiFi out of the box enthalten.

Airflow bietet standardmäßig grundlegende Metriken, etwa den Status von DAGs und Tasks, Logging sowie Gantt-Diagramme für Laufzeiten etc.

Für Echtzeitmetriken in Airflow müssen Data Engineers Prozesse mit StatsD, OpenTelemetry oder Prometheus aufsetzen. Das Setup dauert länger, liefert dann aber ebenso detaillierte Reports wie NiFi.

Apache NiFi vs. Apache Airflow: Der detaillierte Vergleich

Nach den Gemeinsamkeiten und Unterschieden vergleichen wir beide Plattformen nun direkt miteinander und küren pro Kategorie einen Favoriten.

Benutzeroberfläche

Apache NiFi

NiFi bietet eine browserbasierte Benutzeroberfläche zum visuellen Erstellen und Verwalten von Datenflüssen. Dadurch lassen sich Flüsse ohne tiefgehende Programmierkenntnisse einfach entwerfen, steuern und überwachen. 

Nutzende können Prozessoren per Drag-and-drop auf eine Arbeitsfläche ziehen, verbinden und konfigurieren.

Die NiFi-UI unterstützt zahlreiche hilfreiche Funktionen, etwa das Nachverfolgen der Datenherkunft (Data Provenance). So lässt sich Historie und Transformation für jedes Datenelement einsehen – entscheidend für Audits, Debugging und Datenintegrität. 

Außerdem gibt es rollenbasierte Zugriffskontrolle, mit der Admins Berechtigungen definieren und verwalten können, sodass nur autorisierte Personen Datenflüsse einsehen und ändern dürfen.  

Die UI unterstützt zudem die Integration und Konfiguration eigener Prozessoren, um NiFi bedarfsgerecht zu erweitern.

Apache Airflow

Airflows intuitive Weboberfläche bietet eine klare, minimalistische Übersicht über Datenworkflows. Die Startseite zeigt den Status aktueller und vergangener Läufe. 

Workflows können bei Bedarf aktiviert, ausgelöst, aktualisiert oder gelöscht werden. 

Wird ein Workflow ausgewählt, stehen unterschiedliche Ansichten der DAGs bereit, die den Status einzelner Komponenten zeigen. 

Data Engineers können einzelne DAG-Komponenten neu starten oder stoppen. Sie können auch Komponenten öffnen und Logs einsehen, um mögliche Probleme zu diagnostizieren.

Fazit

Unentschieden. NiFi punktet mit einer intuitiven Drag-and-drop-Oberfläche für No-Code-Szenarien. 

Airflow bietet dafür starke Werkzeuge für Workflow-Management und Debugging, die für Data Engineers unverzichtbar sind. Je nach Use Case haben beide ihre Berechtigung.

Skalierbarkeit

Apache NiFi

NiFi skaliert effizient von kleinen Setups bis hin zu großen, unternehmensweiten Integrationsaufgaben.

Es lässt sich über Cluster von Nodes horizontal skalieren, bei denen mehrere NiFi-Nodes als eine logische Instanz zusammenarbeiten. Jeder Node bearbeitet die gleichen Aufgaben, jedoch auf unterschiedlichen Datenabschnitten. NiFi ist zudem für flexible Skalierung nach oben und unten ausgelegt.

Zum Vertikalskalieren kann die Anzahl gleichzeitiger Tasks pro Prozessor erhöht werden, um den Durchsatz zu steigern. Ebenso lässt sich NiFi so schlank betreiben, dass es auf Edge-Geräten mit begrenzten Ressourcen läuft. 

Diese Skalierbarkeit macht NiFi zu einer robusten und flexiblen Lösung für Datenflüsse in verschiedensten Umgebungen.

Apache Airflow

Airflow lässt sich mit den Datenworkflows mitskalieren. Es bietet parallele Ausführung von Pipelines, stützt sich dabei jedoch auf die Ressourcen der zugrunde liegenden Maschine. Die Skalierung erfolgt weniger dynamisch über Rechenleistung, sondern eher über die Anzahl gleichzeitig laufender Nodes/DAGs.

Airflow hängt von den Ressourcen des Hosts ab. Mit zunehmender Last benötigt Airflow mehr Speicher und CPU. 

Häufig wird Airflow in der Cloud betrieben, wo das Ressourcenscaling dann durch den Cloud-Server bestimmt wird.

Fazit

Apache NiFi lässt sich deutlich flexibler skalieren. Da es die nötige Anzahl an Nodes dynamisch anpasst, lassen sich Workloads besser steuern. In dieser Kategorie ist NiFi im Vorteil.

Monitoring

Apache NiFi

NiFi bietet umfassende Monitoring-Funktionen mit Echtzeiteinblicken in Datenflüsse für effiziente und zuverlässige Verarbeitung. 

Die Browser-UI zeigt detaillierte Metriken zur Prozessorleistung, darunter Anzahl verarbeiteter FlowFiles, Datendurchsatz und Prozessorstatus. 

Alerts und Benachrichtigungen lassen sich konfigurieren, um über Anomalien oder Fehler im Datenfluss informiert zu werden – für proaktives Handeln und minimale Ausfallzeiten. 

Zusätzlich reichen die Monitoring-Funktionen bis auf Systemebene, etwa CPU-Auslastung, Speichernutzung und Plattenplatz, um Ressourcen effektiv zu steuern.

Apache Airflow

Wie erwähnt, bietet Airflow über sein Dashboard eine einfache Übersicht aller Workflows auf hoher Ebene. 

Es verfügt über E-Mail-Alerts, Benachrichtigungen und Logging, um Workflow-Probleme zu verstehen. Laufzeiten und Performance lassen sich u. a. über Gantt-Diagramme verfolgen. 

Airflow zeigt Prozesse in Echtzeit Schritt für Schritt und erlaubt auch nachträgliche Analysen. 

Für detailliertes Live-Monitoring sind StatsD, Telemetrie und das Monitoring-Framework Prometheus notwendig. Das Extrahieren dieser Metriken erfordert zusätzlichen Aufwand.

Fazit

Beim Monitoring liegt Apache NiFi wegen seiner Einfachheit vorn. Es erlaubt schnelle, unkomplizierte Überwachung von Rechenressourcen und Anomalien und ist dadurch in der Echtzeitsteuerung von Workflows Airflow überlegen.

Flexibilität

Apache NiFi

NiFi ist außergewöhnlich flexibel und lässt sich an vielfältige Anforderungen in Datenintegration und -verarbeitung anpassen. 

Die modulare Architektur erlaubt komplexe Flüsse über zahlreiche vorgefertigte Prozessoren für spezifische Aufgaben. Eigene Prozessoren können zusätzlich entwickelt werden. 

NiFi unterstützt diverse Datenformate und -protokolle wie JSON, XML, CSV, HTTP und mehr – für breite Kompatibilität mit Quellen und Zielen.

Mit Echtzeit-Steuerung, starker Terminierung und Priorisierung bietet NiFi feinkörnige Kontrolle über die Verarbeitung und stellt eine pünktliche, effiziente Datenhandhabung sicher. Diese Flexibilität macht NiFi zu einem vielseitigen, leistungsfähigen Tool für Datenflüsse in vielen Umgebungen.

Apache Airflow

Dank einer großen Auswahl an Operatoren ist Airflow sehr flexibel in der Implementierung. Es verbindet sich leicht mit Cloud-Providern wie AWS, GCP, Azure und Snowflake. 

Eigene Operatoren für spezielle Use Cases lassen sich entwickeln und direkt in den DAG integrieren. 

Durch das hochmodulare Design lässt sich Airflow für jeden Datenworkflow anpassen.

Da Airflow den Datenfluss orchestriert, kommt es mit vielen Formaten wie CSV oder Parquet gut zurecht. 

Da es in Python aufgebaut ist, kannst du ETL und Steuerung weiter individuell an eingehende Daten anpassen. Airflow ist somit extrem vielseitig für Datenworkflows in unterschiedlichen Umgebungen. 

Fazit 

Beide Tools sind breit kompatibel über Plattformen, Datentypen und Pipeline-Designs hinweg. Dennoch bietet Apache Airflow dank Python den größeren Spielraum.

Du kannst eigene Klassen und Funktionen erstellen, um Airflow mit ungewöhnlichen Datenquellen zu verbinden oder komplexe Verarbeitungen umzusetzen.

Unterm Strich verschafft Python Apache Airflow in puncto Flexibilität den Vorteil.

Apache NiFi vs. Apache Airflow: Zusammenfassung

Insgesamt ist Apache NiFi ideal für Data Engineers, die schnell und bequem implementieren wollen. Es liefert eine vergleichbare Performance wie Apache Airflow, reduziert aber die technische Komplexität dank einer intuitiven GUI mit einfachem Monitoring, großer Flexibilität und dynamischer Skalierung. 

Wenn die Anforderungen der Pipeline intensiver, spezifischer oder technischer sind, bringen eigene DAGs in Airflow mit Python oft mehr Leistung.

Fazit

Sowohl Apache NiFi als auch Airflow können extrem leistungsstark sein. Trotz unterschiedlicher Ansätze im Datenworkflow-Management haben beide klare Vorteile.

Denke daran: Als Data Engineer zählt vor allem, das Prinzip der Orchestrierung von Datenworkflows zu beherrschen – unabhängig vom Tool. DataCamp bietet mehrere Wege, deine Pipeline-Kompetenzen auszubauen, inklusive eines Zertifizierungspfads! 

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