Apache NiFi vs Airflow: cómo elegir la herramienta adecuada para tu proyecto

Los data pipelines no dejan de crecer en volumen, velocidad y variedad, por lo que los data engineers con experiencia capaces de crear procesos ETL eficaces y eficientes son cada vez más importantes.

Herramientas de gestión de flujos de trabajo de datos como Apache NiFi y Apache Airflow ofrecen a los data engineers soluciones eficaces para gestionar data pipelines. Una buena orquestación de flujos de trabajo de datos es clave para que el proceso ETL funcione como un reloj. 

En este artículo, haremos una comparación en profundidad entre Apache NiFi y Airflow.

¿Por qué son importantes las herramientas de gestión de flujos de trabajo de datos?

Herramientas como Apache NiFi y Apache Airflow aportan flexibilidad y escalabilidad al pipeline de datos. Permiten a los data engineers evaluar rápidamente la estabilidad y la salud de sus flujos de trabajo. 

Cada herramienta ofrece ventajas únicas en despliegue, integración con otros servicios de datos e interfaces intuitivas.

¿Qué es Apache NiFi?

Apache NiFi es una herramienta de código abierto diseñada para automatizar el flujo de datos entre sistemas. 

NiFi ofrece una interfaz fácil de usar para diseñar flujos de trabajo de datos y admite grafos dirigidos altamente configurables para el enrutado, la transformación y la mediación entre sistemas. 

Puedes crear, programar y monitorizar flujos de datos para garantizar que la información se mueva sin problemas entre distintas fuentes y destinos.

Apache NiFi utiliza un modelo de programación basado en flujos, donde los datos atraviesan una serie de procesadores dentro de un grafo dirigido. 

Los usuarios diseñan y gestionan estos flujos mediante una interfaz web, arrastrando y soltando procesadores que realizan tareas como ingesta, transformación y enrutado de datos. 

Encapsulados en FlowFiles, los datos se mueven a través de conexiones que actúan como colas entre procesadores.

NiFi es especialmente útil cuando hay que recopilar, transformar y enrutar datos entre diferentes sistemas de forma fiable y escalable. Se utiliza a menudo en integración de datos, procesos ETL (Extract, Transform, Load) y procesamiento de datos en tiempo real.

Ejemplo de la interfaz de Apache NiFi. Fuente de la imagen

¿Qué es Apache Airflow?

Apache Airflow utiliza DAGs (grafos acíclicos dirigidos) combinados con operadores escritos en Python para una gestión flexible de flujos de trabajo de datos y la creación de pipelines ETL. 

Simplifica la creación de flujos de trabajo al abstraer las funciones necesarias para conectar con diferentes fuentes de datos, ofreciendo a los data engineers una plataforma directa para gestionar sus flujos. 

Funciona con un planificador interno que gestiona los flujos a través de una base de datos interna que controla distintos workers que procesan los workflows. 

A través de una sencilla interfaz web, los data engineers pueden lanzar, monitorizar y detener los DAGs según sea necesario para afinar su flujo de datos.

Ejemplo de la interfaz de Airflow. Fuente de la imagen

Apache NiFi vs Apache Airflow: similitudes

Tanto NiFi como Airflow son herramientas potentes, capaces de manejar grandes volúmenes de datos, gestionar workflows ETL y ofrecer flexibilidad en las conexiones de datos. Comparten varias funciones clave que brindan a los usuarios entornos similares.

Interfaz de usuario

Aunque Airflow está construido principalmente en Python, la mayor parte de su interfaz es vía servidor web. Apache NiFi ofrece una GUI similar que permite a los data engineers visualizar todos sus flujos en un solo lugar. 

Apache NiFi y Airflow cuentan con páginas de inicio parecidas que proporcionan información de alto nivel sobre todos los pipelines, como su estado de ejecución (éxito, fallo, en ejecución), número de flujos activos y mensajes de error. 

Estas interfaces intuitivas permiten entender de un vistazo el estado del entorno de datos y resolver rápido cualquier incidencia.

Flexibilidad

Tanto Apache NiFi como Airflow son muy flexibles en lo que respecta a sus conexiones de datos. Pueden manejar una gran variedad de archivos, como CSV, JSON, XML, Parquet y más. 

Además, se conectan fácilmente a distintos data warehouses en la nube, como Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse y Snowflake.

El diseño modular de Apache NiFi se puede aprovechar para crear pipelines únicos que ejecuten procesos ETL críticos. El enfoque basado en scripts de Airflow permite aprovechar no solo los conectores propios de Airflow, sino también las ventajas técnicas de Python para realizar procesamientos más complejos. 

Gestión de datos

NiFi y Airflow son componentes fundamentales de la gestión de flujos de trabajo de datos. Proporcionan el marco esencial para la recogida, el procesamiento y el enrutado de datos. Ambas permiten monitorizar workflows y manipular datos en tránsito.

Los data engineers pueden trasladar datos fácilmente de un lugar a otro asegurando que los pipelines funcionen de forma eficiente.

Dominar Apache NiFi o Airflow es una habilidad clave para cualquier data engineer.

Apache NiFi vs Apache Airflow: diferencias

Aunque Apache NiFI y Airflow son muy similares en el uso, abordan el ETL y los data pipelines de forma distinta. Cada una tiene un diseño propio que determina cómo gestiona la escalabilidad, la sintaxis y la monitorización. 

Apache NiFi está orientado a la facilidad de uso y la sencillez, mientras que Airflow se centra más en el scripting potente y en su backend en Python.

Escalabilidad

Apache NiFi escala fácilmente mediante la gestión de clústeres y nodos. Airflow incorpora más recursos según se necesiten en función del número de procesos en paralelo en ejecución.

A medida que las cargas se complican, Apache NiFi puede aumentar el número de workers para cubrir la demanda computacional extra. Airflow, en cambio, trabaja de forma más secuencial: consumirá recursos en paralelo a medida que crezcan los DAGs, pero tardará más en procesar problemas de datos complejos. 

Sintaxis

Apache NiFi utiliza una interfaz GUI de arrastrar y soltar y requiere muy poco código. Hace que el pipeline de datos sea accesible y directo manteniendo a la vez flexibilidad y capacidad. 

Airflow, por su parte, se construye íntegramente con Python y SQL. Para crear los flujos de trabajo, hay que programar cada paso en DAGs, que luego se procesan y ejecutan a través de la interfaz de Airflow.

Monitorización

Apache NiFi incorpora un panel de monitorización muy completo. Ofrece métricas en tiempo real como el rendimiento de los procesadores, el número de FlowFiles y los recursos computacionales consumidos. Todo esto viene listo para usar en Apache NiFi.

Airflow ofrece métricas básicas, como el estado de DAGs y tareas, registros y diagramas de Gantt para visualizar métricas como tiempo de ejecución, etc.

Para obtener métricas en tiempo real en Airflow, los data engineers deben construir procesos con StatsD, OpenTelemetry o Prometheus. Por tanto, requiere más configuración, pero puede ofrecer informes tan detallados como NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow: comparación detallada

Tras revisar similitudes y diferencias, comparemos punto por punto y elijamos un ganador por categoría.

Interfaz de usuario

Apache NiFi

NiFi proporciona una interfaz basada en navegador que permite crear y gestionar flujos de datos de forma visual. La interfaz facilita el diseño, control y monitorización de los flujos sin necesitar grandes conocimientos de programación. 

Puedes arrastrar y soltar procesadores en un lienzo, conectarlos y configurar sus propiedades.

La UI de NiFi incluye funciones muy útiles, como el seguimiento del linaje de los datos (data provenance), que permite ver el historial y las transformaciones aplicadas a cada dato, crucial para auditorías, depuración y garantizar la integridad. 

La interfaz también admite control de acceso basado en roles, de modo que los administradores pueden definir permisos y garantizar que solo usuarios autorizados accedan y modifiquen los flujos.  

Incluso permite integrar y configurar procesadores personalizados para ampliar las capacidades de NiFi.

Apache Airflow

La interfaz web de Airflow es intuitiva y ofrece una visión clara y minimalista de los flujos de trabajo. La página principal muestra el estado de las ejecuciones actuales y anteriores. 

Además, puedes activar y desactivar flujos, lanzarlos, refrescarlos y eliminarlos. 

Al seleccionar un flujo, se ofrecen diferentes vistas de los DAGs que muestran el estado de cada componente. 

Los data engineers pueden reintentar o detener componentes de un DAG y consultar logs para diagnosticar posibles problemas.

Ganador

Empate. NiFi ofrece una interfaz de arrastrar y soltar más intuitiva, ideal para un enfoque no-code. 

Airflow aporta herramientas potentes de gestión y depuración imprescindibles para cualquier data engineer. Según el caso de uso y la implantación, ambos tienen su lugar.

Escalabilidad

Apache NiFi

NiFi puede escalar eficientemente para manejar desde cargas pequeñas hasta tareas de integración de datos a nivel enterprise.

Escala horizontalmente mediante clústeres de nodos, donde múltiples nodos NiFi trabajan juntos como una única instancia lógica. Cada nodo realiza las mismas tareas, pero sobre distintas secciones de los datos. NiFi también está diseñado para escalar hacia arriba y hacia abajo con flexibilidad.

Para escalar verticalmente, se puede aumentar el número de tareas simultáneas por procesador para incrementar el throughput. También puede reducirse lo suficiente como para ejecutarse en dispositivos con recursos limitados, como equipos perimetrales (edge). 

Esta escalabilidad convierte a NiFi en una solución sólida y flexible para gestionar flujos en entornos muy diversos.

Apache Airflow

Airflow puede escalar con los flujos de trabajo de datos. Ofrece ejecución en paralelo de pipelines, pero depende de los recursos de la máquina base. No escala de forma tan dinámica por potencia computacional, sino más bien por el número de nodos/DAGs que se ejecutan en paralelo.

Airflow depende de los recursos de la máquina que aloja el servidor. A medida que crecen los flujos, necesitará más memoria y potencia de proceso. 

A menudo se ejecuta en la nube, donde la dinámica de escalado de recursos la determina el proveedor.

Ganador

Apache NiFi facilita mucho más un escalado flexible. Como ajusta dinámicamente el número de nodos necesarios, gestiona mejor las cargas. En este caso, NiFi es la mejor opción.

Monitorización

Apache NiFi

NiFi ofrece funciones de monitorización completas que proporcionan visibilidad en tiempo real de los flujos, garantizando un procesamiento eficiente y fiable. 

La UI muestra métricas detalladas sobre el rendimiento de los procesadores, incluido el número de FlowFiles procesados, el caudal de datos y el estado de los procesadores. 

Puedes configurar alertas y notificaciones para enterarte de anomalías o fallos en los flujos, lo que facilita una gestión proactiva y minimiza el tiempo de inactividad. 

Además, la monitorización de NiFi se extiende a métricas a nivel de sistema, como uso de CPU, consumo de memoria y utilización de disco, para gestionar los recursos de forma eficaz.

Apache Airflow

Como hemos mencionado, Airflow ofrece una monitorización de alto nivel sencilla de todos los workflows a la vez desde su panel. 

Incluye alertas por email, notificaciones y logging para ayudarte a entender los problemas. También puedes analizar tiempos y rendimiento con diagramas de Gantt. 

Airflow permite ver en tiempo real cómo avanzan los procesos paso a paso y realizar análisis a posteriori de las cargas. 

Para una monitorización detallada en vivo se necesitan StatsD, telemetría y un framework como Prometheus. Extraer estas métricas requiere trabajo adicional.

Ganador

Apache NiFi gana en monitorización y logging por su sencillez. Permite vigilar recursos y anomalías en tiempo real de forma ágil para gestionar mejor los flujos que con Airflow.

Flexibilidad

Apache NiFi

NiFi ofrece una flexibilidad notable, lo que lo convierte en una solución adaptable para necesidades diversas de integración y procesamiento de datos. 

Su arquitectura modular permite construir flujos complejos conectando una amplia gama de procesadores preconstruidos, cada uno diseñado para tareas específicas. También puedes desarrollar procesadores a medida para requisitos únicos. 

NiFi admite múltiples formatos y protocolos, incluidos JSON, XML, CSV, HTTP y más, garantizando compatibilidad con distintas fuentes y destinos.

La gestión de flujos en tiempo real de NiFi, junto con su potente planificación y priorización, permite un control muy fino del procesamiento, asegurando un manejo oportuno y eficiente de los datos. Esta flexibilidad lo convierte en una herramienta versátil y potente para gestionar flujos en diferentes entornos.

Apache Airflow

Con una amplia oferta de operadores, Airflow es muy flexible en la implementación. Se conecta fácilmente a proveedores cloud como AWS, GCP, Azure y Snowflake. 

También puedes crear operadores personalizados para casos específicos e incorporarlos directamente en tu DAG. 

Con un diseño muy modular, Airflow se adapta a prácticamente cualquier flujo de trabajo.

Como orquesta el flujo de datos, gestiona cómodamente una amplia gama de formatos, como archivos CSV y Parquet. 

Al estar construido en Python, puedes realizar ETL y gestiones personalizadas en función del flujo de datos entrante. Airflow es una herramienta muy versátil para gestionar flujos en distintos entornos. 

Ganador 

Aunque ambas herramientas ofrecen gran compatibilidad entre plataformas, tipos de datos y diseños de pipelines, Apache Airflow proporciona mayor flexibilidad al permitir aprovechar Python.

Además, puedes crear clases y funciones personalizadas para conectar Airflow con fuentes no estándar o realizar tareas complejas de procesamiento.

En definitiva, Python le da a Apache Airflow ventaja en términos de flexibilidad.

Apache NiFi vs Apache Airflow: resumen

En conjunto, Apache NiFi ofrece ventajas para quienes buscan una implantación rápida y cómoda. Aporta un rendimiento equiparable a Apache Airflow, pero reduce la complejidad técnica con una GUI intuitiva que facilita la monitorización, la flexibilidad y una escalabilidad dinámica. 

Si las necesidades del pipeline son más exigentes, específicas o técnicas, escribir DAGs a medida en Airflow con Python mejorará el rendimiento.

Reflexiones finales

Tanto Apache NiFi como Airflow pueden ser herramientas muy potentes. Aunque su enfoque de la gestión de flujos de trabajo de datos es distinto, ambas tienen ventajas claras.

Pero recuerda: ser data engineer implica dominar la orquestación de flujos de datos independientemente de la herramienta. DataCamp ofrece varias formas de mejorar tus habilidades en pipelines de datos, ¡incluido un itinerario de certificación! 

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• Data Engineer Certification
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