Apache NiFi vs Airflow: de juiste tool kiezen voor je project

Datapijplijnen blijven groeien in volume, snelheid en variatie, waardoor vaardige data engineers die effectieve en efficiënte ETL-processen kunnen bouwen steeds belangrijker worden.

Tools voor het beheren van dataworkflows, zoals Apache NiFi en Apache Airflow, bieden data engineers effectieve oplossingen voor het beheren van datapijplijnen. Goede orkestratie van dataworkflows is een kernonderdeel om het ETL-proces soepel te laten verlopen. 

In dit artikel maken we een diepgaande vergelijking tussen Apache NiFi en Airflow.

Waarom zijn tools voor dataworkflowbeheer belangrijk?

Tools voor dataworkflowbeheer zoals Apache NiFi en Apache Airflow bieden flexibiliteit en schaalbaarheid voor de datapijplijn. Ze stellen data engineers in staat om snel de stabiliteit en gezondheid van hun dataworkflows te begrijpen. 

Elke tool biedt unieke voordelen op het gebied van uitrol, integratie met andere dataservices en intuïtieve interfaces.

Wat is Apache NiFi?

Apache NiFi is een open-sourcetool die is ontworpen om de stroom van data tussen systemen te automatiseren. 

NiFi biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het ontwerpen van dataworkflows en ondersteunt sterk configureerbare gerichte grafen van datarouting, transformatie en systeemmediatie-logica. 

Gebruikers kunnen datastromen maken, plannen en monitoren, zodat data soepel tussen verschillende bronnen en bestemmingen beweegt.

Apache NiFi gebruikt een flow-based programmeermodel, waarbij data via een reeks processors binnen een gerichte graaf stroomt. 

Gebruikers ontwerpen en beheren deze datastromen via een webinterface door processors te slepen en neer te zetten, die taken uitvoeren zoals data-inname, transformatie en routing. 

Ingekapseld in FlowFiles beweegt data via verbindingen die fungeren als wachtrijen tussen processors.

NiFi is vooral handig in scenario’s waarin data op betrouwbare en schaalbare wijze moet worden verzameld, getransformeerd en gerouteerd tussen verschillende systemen. Het wordt vaak gebruikt bij dataintegratie, ETL-processen (Extract, Transform, Load) en realtime dataverwerking.

Voorbeeld van Apache NiFi-interface. Afbeelding bron

Wat is Apache Airflow?

Apache Airflow gebruikt DAG’s (directed acyclic graphs) gecombineerd met operators geschreven in Python voor flexibel beheer van dataworkflows en het creëren van ETL-pijplijnen. 

Het vereenvoudigt het maken van workflows door noodzakelijke functies voor het verbinden met verschillende databronnen te abstraheren, zodat data engineers een laagdrempelig platform hebben voor dataworkflowbeheer. 

Het werkt met een interne scheduler die workflows beheert via een interne database die verschillende workers aanstuurt die de workflows verwerken. 

Via een eenvoudige webserverinterface hebben data engineers een handig platform om DAG’s te triggeren, te monitoren en te stoppen om hun datastroom te verfijnen.

Voorbeeld van Airflow-interface. Afbeelding bron

Apache NiFi vs Apache Airflow: overeenkomsten

Zowel NiFi als Airflow zijn krachtige tools die grote hoeveelheden data aankunnen, ETL-workflows beheren en flexibiliteit bieden wat betreft dataverbindingen. Ze delen een paar kernfunctionaliteiten die gebruikers vergelijkbare omgevingen bieden.

Gebruikersinterface

Hoewel Airflow voornamelijk in Python is gebouwd, is het grootste deel van de gebruikersinterface webserver-gebaseerd. Apache NiFi biedt hetzelfde soort GUI waarmee data engineers al hun workflows op één plek kunnen bekijken. 

Apache NiFi en Airflow hebben vergelijkbare startpagina’s die hoog-over details geven over alle pijplijnen, zoals hun status (succes, fout, actief), het aantal actieve workflows en foutmeldingen. 

Deze intuïtieve interfaces stellen gebruikers van Apache NiFi en Airflow in staat om in één oogopslag de staat van hun dataomgeving te begrijpen en snel eventuele problemen aan te pakken.

Flexibiliteit

Zowel Apache NiFi als Airflow zijn zeer flexibel als het gaat om hun dataverbindingen. Ze kunnen een breed scala aan databestanden aan, zoals CSV, JSON, XML, Parquet en meer. 

Daarnaast verbinden ze eenvoudig met diverse cloud datawarehouses, zoals Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse en Snowflake.

Het modulaire ontwerp van Apache NiFi kan worden benut om unieke datapijplijnen te creëren die cruciale ETL-processen uitvoeren. Het op Python-scripts gebaseerde ontwerp van Airflow stelt gebruikers in staat om niet alleen de unieke connectors van Airflow te gebruiken, maar ook de technische voordelen van Python voor complexere verwerking. 

Databeheer

Zowel NiFi als Airflow zijn kernonderdelen van het beheer van dataworkflows. Ze bieden het essentiële raamwerk voor data engineers om data te verzamelen, te verwerken en te routeren. Elk stelt gebruikers in staat hun workflows te monitoren en data onderweg te manipuleren.

Data engineers kunnen data eenvoudig van locatie naar locatie transporteren, terwijl ze ervoor zorgen dat pijplijnen efficiënt draaien.

Het beheersen van Apache NiFi of Airflow is een kerntaak voor elke data engineer!

Apache NiFi vs Apache Airflow: verschillen

Hoewel Apache NiFI en Airflow qua gebruik sterk op elkaar lijken, benaderen ze ETL en datapijplijnen op verschillende manieren. Elk heeft een uniek ontwerp dat bepaalt hoe het omgaat met schaalbaarheid, syntax en monitoring. 

Apache NiFi is gericht op gebruiksgemak en eenvoud, terwijl Airflow meer inzet op krachtige scripting en Python-backends.

Schaalbaarheid

Apache NiFi schaalt eenvoudig via cluster- en nodebeheer. Airflow werft meer resources aan wanneer nodig op basis van het aantal parallelle processen dat draait.

Naarmate workloads complexer worden, kan Apache NiFi het aantal workers opschalen om aan extra rekenvraag te voldoen. Airflow werkt echter serieel en zal parallelle resources benutten naarmate de grootte van DAG’s toeneemt, maar neemt de tijd voor het verwerken van complexe dataproblemen. 

Syntaxis

Apache NiFi gebruikt een drag-and-drop GUI en vereist minimale coding. NiFi maakt de datapijplijn toegankelijk en overzichtelijk voor data engineers, terwijl het flexibiliteit en complexiteit behoudt. 

Airflow daarentegen is volledig gebouwd met Python en SQL. Om dataworkflows te bouwen, moeten engineers elke stap in DAG’s coderen, die vervolgens via de Airflow-interface worden verwerkt en uitgevoerd.

Monitoring

Apache NiFi heeft een robuust monitoringdashboard dat in de interface is ingebouwd. Het biedt gebruikers realtime statistieken, zoals processorprestaties, aantal FlowFiles en verbruikte rekenresources. Deze zijn standaard beschikbaar in Apache NiFi.

Airflow biedt alleen basisstatistieken, zoals de status van DAG’s en taken, logging en Gantt-diagrammen om statistieken zoals looptijd te tonen.

Om realtime statistieken in Airflow te verkrijgen, moeten data engineers processen bouwen met StatsD, OpenTelemetry of Prometheus. Het kost dus langer om op te zetten, maar biedt een even gedetailleerde rapportage als NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow: een gedetailleerde vergelijking

Na het bekijken van de overeenkomsten en verschillen tussen deze platforms, vergelijken we ze naast elkaar en kiezen we per categorie een winnaar.

Gebruikersinterface

Apache NiFi

NiFi biedt een browsergebaseerde gebruikersinterface waarmee je datastromen visueel kunt creëren en beheren. De gebruikersinterface maakt het eenvoudig om datastromen te ontwerpen, aan te sturen en te monitoren zonder uitgebreide codeerkennis. 

Gebruikers kunnen processors naar een canvas slepen en neerzetten, ze verbinden en hun eigenschappen configureren.

De UI van NiFi ondersteunt meerdere handige functies. Zo zijn er functies voor het volgen van data provenance, waardoor gebruikers de geschiedenis en transformaties van elk datapunt kunnen zien, wat cruciaal is voor auditing, debugging en het waarborgen van dataintegriteit. 

De UI ondersteunt ook role-based access control, zodat beheerders gebruikersrechten kunnen definiëren en beheren en ervoor kunnen zorgen dat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot en wijzigingen kunnen aanbrengen in datastromen.  

De UI ondersteunt zelfs integratie en configuratie van custom processors, waarmee gebruikers de functionaliteit van NiFi kunnen uitbreiden.

Apache Airflow

De intuïtieve webserverinterface van Airflow geeft gebruikers een eenvoudige en minimalistische weergave van hun dataworkflows. De hoofdpagina geeft informatie over de status van huidige en eerdere runs. 

Daarnaast kunnen workflows naar behoefte worden aan- en uitgezet, getriggerd, ververst en verwijderd. 

Wanneer een workflow is geselecteerd, krijg je verschillende weergaven van de DAG’s te zien, die de status van individuele componenten tonen. 

Data engineers kunnen ervoor kiezen om verschillende componenten van de DAG opnieuw te proberen of te stoppen. Ze kunnen ook de componenten van elke DAG selecteren en in logs kijken om mogelijke problemen te diagnosticeren.

Winnaar

Dit is een gelijkspel. NiFi biedt een intuïtievere drag-and-dropinterface, waardoor het makkelijker past in een no-codeparadigma. 

Airflow biedt krachtige workflowbeheer- en debuggingtools die cruciaal zijn voor elke data engineer. Afhankelijk van de use case en implementatie hebben beide hun waarde.

Schaalbaarheid

Apache NiFi

NiFi kan efficiënt opschalen om uiteenlopende dataverwerkingsworkloads aan te kunnen, van kleinschalige operaties tot grootschalige dataintegratietaken op ondernemingsniveau.

NiFi kan horizontaal schalen via clusters van nodes, waarbij meerdere NiFi-nodes samenwerken als één logische instantie. Elke node voert dezelfde taken uit op de data, maar werkt op verschillende delen ervan. NiFi is ook ontworpen om flexibel op en neer te schalen.

Voor opschalen kan het aantal gelijktijdige taken op een processor worden verhoogd om de throughput te vergroten. Het kan ook genoeg worden afgeschaald om te draaien op apparaten met beperkte hardwarebronnen, zoals edge-apparaten. 

Deze schaalbaarheid maakt NiFi tot een robuuste en flexibele oplossing voor het beheren van datastromen in diverse omgevingen.

Apache Airflow

Airflow kan worden opgeschaald met dataworkflows. Het biedt parallelle verwerking van pijplijnen, maar is afhankelijk van de resources van de basismachine. Het schaalt niet zo dynamisch op basis van rekenkracht, maar eerder op basis van het aantal nodes/DAG’s dat gelijktijdig draait.

Airflow hangt af van de resources die worden geleverd door de machine waarop de Airflow-server draait. Naarmate dataworkflows toenemen, zal Airflow meer geheugen en rekenkracht nodig hebben. 

Engineers kiezen er vaak voor om Airflow in de cloud te draaien, waar de dynamiek van de resource-schaalbaarheid wordt bepaald door de cloudserver.

Winnaar

Apache NiFi maakt opschalen veel eenvoudiger en flexibeler. Doordat het dynamisch het aantal nodes aanpast dat nodig is om operaties uit te voeren, kan het workloads beter beheren. In dit geval is NiFi de betere optie.

Monitoring

Apache NiFi

NiFi biedt uitgebreide monitoringfuncties die gebruikers realtime inzicht geven in hun datastromen, wat zorgt voor efficiënte en betrouwbare dataverwerking. 

De browsergebaseerde UI toont gedetailleerde statistieken over processorprestaties, waaronder het aantal verwerkte FlowFiles, datadoorvoer en de status van processors. 

Gebruikers kunnen waarschuwingen en meldingen configureren om op de hoogte te blijven van afwijkingen of storingen in de datastroom, wat proactief beheer vergemakkelijkt en downtime minimaliseert. 

Daarnaast strekt de monitoring van NiFi zich uit tot systeemspecifieke statistieken, zoals CPU-gebruik, geheugengebruik en schijfverbruik, zodat resources effectief worden beheerd.

Apache Airflow

Zoals vermeld biedt Airflow met zijn dashboard eenvoudige monitoring op hoog niveau van alle workflows tegelijk. 

Het biedt e-mailalerts, meldingen en logging om je te helpen workflowproblemen te begrijpen. Je kunt zelfs timing en prestaties volgen via diverse Gantt-diagrammen. 

Airflow laat gebruikers processen in realtime van stap naar stap zien bewegen en kan post-hocanalyses van workloads bieden. 

Gedetailleerde live monitoring vereist StatsD, telemetry en een monitoringsframework zoals Prometheus. Het extraheren van deze statistieken uit Airflow vergt wat extra werk.

Winnaar

Apache NiFi wint op het gebied van monitoring en logging dankzij de eenvoud. Het systeem maakt snelle en eenvoudige monitoring van rekenresources en anomalieën mogelijk om workflows in realtime beter te beheren dan Airflow.

Flexibiliteit

Apache NiFi

NiFi biedt opmerkelijke flexibiliteit, waardoor het een aanpasbare oplossing is voor diverse behoeften op het gebied van dataintegratie en -verwerking. 

De modulaire architectuur stelt gebruikers in staat complexe datastromen te bouwen door een breed scala aan vooraf gebouwde processors te verbinden, elk ontworpen voor specifieke taken. Gebruikers kunnen ook custom processors ontwikkelen voor unieke vereisten. 

NiFi ondersteunt verschillende dataformaten en -protocollen, waaronder JSON, XML, CSV, HTTP en meer, wat compatibiliteit met verschillende databronnen en -bestemmingen waarborgt.

Realtime beheer van datastromen, gecombineerd met robuuste planning- en prioriteringsfuncties, geeft NiFi fijne controle over dataverwerking, wat zorgt voor tijdige en efficiënte verwerking. Deze flexibiliteit maakt NiFi tot een veelzijdige en krachtige tool voor het beheren van datastromen in uiteenlopende omgevingen.

Apache Airflow

Met een brede set operators is Airflow zeer flexibel qua implementatie. Het verbindt eenvoudig met cloudproviders zoals AWS, GCP, Azure en Snowflake. 

Je kunt ook custom operators bouwen voor specifieke use cases en die direct in je DAG implementeren. 

Met een sterk modulair ontwerp biedt Airflow maatwerk om elke dataworkflow te laten passen.

Omdat Airflow de datastroom aanstuurt, beheert het comfortabel een breed scala aan dataformaten, zoals CSV- en Parquet-bestanden. 

Omdat het in Python is gebouwd, kun je verdere custom ETL of beheer uitvoeren op basis van de stroom van binnenkomende data. Airflow is een uiterst veelzijdige tool voor het beheren van dataworkflows in verschillende omgevingen. 

Winnaar 

Hoewel beide tools brede compatibiliteit bieden over verschillende platforms, datatypes en pijplijnontwerpen, biedt Apache Airflow meer flexibiliteit doordat gebruikers Python kunnen benutten.

Gebruikers kunnen ook custom classes en functies maken waarmee Airflow verbinding kan maken met niet-standaard databronnen of complexe dataverwerkingstaken kan uitvoeren.

Uiteindelijk geeft Python Apache Airflow in dit opzicht de voorsprong qua flexibiliteit.

Apache NiFi vs Apache Airflow: een samenvatting

Al met al biedt Apache NiFi voordelen voor data engineers die snelle en handige implementatie willen. Het levert dezelfde prestaties als Apache Airflow, maar minimaliseert technische complexiteit via een intuïtieve en handige GUI die eenvoudige monitoring, flexibiliteit en dynamische schaalbaarheid biedt. 

Als de behoeften van de pijplijn intensiever, specifieker of technischer zijn, zal het schrijven van custom DAG’s in Airflow met Python de prestaties verbeteren.

Tot slot

Zowel Apache NiFi als Airflow kunnen extreem krachtige tools zijn. Hoewel ze uniek zijn in hun aanpak van dataworkflowbeheer, bieden beide voordelen.

Maar onthoud: een data engineer zijn betekent dat je het concept van orkestratie van dataworkflows beheerst, ongeacht de tool. DataCamp biedt meerdere manieren om je vaardigheden in datapijplijnen te verbeteren, inclusief een certificeringstraject! 

Bekijk de volgende resources om te beginnen:

• Data Engineer Certification
• Introduction to Data Pipelines
• Introduction to Airflow in Python
• Top 21 Airflow Interview Questions