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Engenheiro de dados Em Python
40 h
Os data pipelines seguem crescendo em volume, velocidade e variedade, o que significa que engenheiros de dados qualificados capazes de construir processos de ETL eficazes e eficientes estão se tornando ainda mais essenciais.
Ferramentas de gestão de workflows de dados como Apache NiFi e Apache Airflow oferecem soluções eficientes para que engenheiros de dados administrem pipelines de dados. A orquestração de workflows de dados é um componente central para fazer o ETL rodar sem fricção.
Neste artigo, fazemos uma comparação aprofundada entre Apache NiFi e Airflow.
Por que as ferramentas de gestão de workflows de dados são importantes?
Ferramentas como Apache NiFi e Apache Airflow trazem flexibilidade e escalabilidade para os pipelines de dados. Elas permitem que engenheiros de dados entendam rapidamente a estabilidade e a saúde de seus workflows.
Cada ferramenta oferece vantagens únicas em termos de implantação, integração com outros serviços de dados e interfaces intuitivas.
O que é Apache NiFi?
Apache NiFi é uma ferramenta open source criada para automatizar o fluxo de dados entre sistemas.
O NiFi fornece uma interface amigável para desenhar workflows de dados e suporta grafos direcionados e altamente configuráveis para roteamento, transformação e mediação entre sistemas.
Você pode criar, agendar e monitorar fluxos, garantindo que os dados transitem sem problemas entre diferentes origens e destinos.
O Apache NiFi usa um modelo de programação orientado a fluxo, no qual os dados percorrem uma série de processadores dentro de um grafo direcionado.
Os usuários desenham e gerenciam esses fluxos em uma interface web, arrastando e soltando processadores que executam tarefas como ingestão, transformação e roteamento de dados.
Encapsulados em FlowFiles, os dados se movem por conexões que atuam como filas entre processadores.
O NiFi é especialmente útil em cenários em que os dados precisam ser coletados, transformados e roteados entre diferentes sistemas de forma confiável e escalável. Ele é muito usado em integração de dados, processos de ETL (Extract, Transform, Load) e processamento em tempo real.
Exemplo da interface do Apache NiFi. Fonte da imagem
O que é Apache Airflow?
Apache Airflow utiliza DAGs (grafos acíclicos direcionados) combinados com operadores escritos em Python para um gerenciamento flexível de workflows de dados e a criação de pipelines de ETL.
Ele simplifica a criação de workflows ao abstrair as funções necessárias para conexão a diferentes fontes de dados, oferecendo aos engenheiros de dados uma plataforma direta para gerenciar workflows.
Funciona com um agendador interno que gerencia os workflows via um banco de dados próprio, controlando os diversos workers que processam os fluxos.
Por meio de uma interface web simples, engenheiros de dados têm uma plataforma prática para acionar, monitorar e interromper DAGs conforme necessário, ajustando o fluxo de dados.
Exemplo da interface do Airflow. Fonte da imagem
Apache NiFi vs Apache Airflow: semelhanças
Tanto o NiFi quanto o Airflow são ferramentas poderosas, capazes de lidar com grandes volumes de dados, gerenciar workflows de ETL e oferecer flexibilidade nas conexões de dados. Eles compartilham funcionalidades centrais que proporcionam ambientes semelhantes aos usuários.
Interface do usuário
Embora o Airflow seja construído principalmente em Python, a maior parte da interface do usuário é baseada em servidor web. O Apache NiFi oferece um GUI semelhante, permitindo que engenheiros de dados visualizem todos os seus workflows em um só lugar.
Apache NiFi e Airflow têm páginas iniciais parecidas, que trazem detalhes de alto nível sobre todos os pipelines, como status de execução (sucesso, falha, em execução), número de workflows ativos e mensagens de erro.
Essas interfaces intuitivas permitem entender rapidamente o estado do ambiente de dados e agir com agilidade diante de qualquer problema.
Flexibilidade
Apache NiFi e Airflow são altamente flexíveis quanto às conexões de dados. Eles lidam com diversos formatos, como CSV, JSON, XML, Parquet e outros.
Além disso, conectam-se facilmente a data warehouses em nuvem como Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse e Snowflake.
O design modular do Apache NiFi pode ser usado para criar pipelines sob medida que executam processos críticos de ETL. Já o design do Airflow, baseado em scripts Python, permite aproveitar não só os conectores do Airflow, mas também as vantagens técnicas do Python para processamentos mais complexos.
Gestão de dados
NiFi e Airflow são componentes centrais na gestão de workflows de dados. Eles oferecem a base para coleta, processamento e roteamento, além de permitir monitorar os fluxos e manipular dados em trânsito.
Engenheiros de dados conseguem transportar dados entre ambientes com facilidade, garantindo que os pipelines rodem de forma eficiente.
Dominar Apache NiFi ou Airflow é uma habilidade essencial para qualquer engenheiro de dados!
Apache NiFi vs Apache Airflow: diferenças
Embora Apache NiFI e Airflow sejam bem parecidos no uso, eles abordam ETL e pipelines de dados de formas distintas. Cada um tem um design próprio que define como lida com escalabilidade, sintaxe e monitoramento.
O Apache NiFi privilegia a facilidade de uso e a simplicidade, enquanto o Airflow se orienta mais por scripts poderosos e um backend em Python.
Escalabilidade
O Apache NiFi escala facilmente por meio de gerenciamento de clusters e nós. O Airflow aloca mais recursos conforme necessário, com base no número de processos paralelos em execução.
À medida que as cargas ficam mais complexas, o Apache NiFi pode aumentar a quantidade de workers para atender à demanda computacional extra. O Airflow, por outro lado, trabalha de forma mais serial e ocupa recursos paralelos conforme o tamanho das DAGs cresce, mas leva mais tempo para processar problemas de dados complexos.
Sintaxe
O Apache NiFi utiliza uma interface de arrastar e soltar e requer pouquíssimo código. Ele torna o pipeline acessível e direto para engenheiros de dados, sem abrir mão de flexibilidade e complexidade.
O Airflow, por sua vez, é totalmente construído com Python e SQL. Para criar os workflows, é preciso codificar cada etapa nas DAGs, que serão processadas e executadas pela interface do Airflow.
Monitoramento
O Apache NiFi conta com um painel de monitoramento robusto embutido na interface. Ele fornece métricas em tempo real, como desempenho de processadores, número de FlowFiles e recursos computacionais consumidos — tudo pronto para uso.
O Airflow oferece métricas básicas, como estado de DAGs e tarefas, logs e gráficos de Gantt para exibir tempos de execução, entre outros.
Para obter métricas em tempo real no Airflow, é preciso construir processos com StatsD, OpenTelemetry ou Prometheus. Portanto, a configuração leva mais tempo, mas pode oferecer relatórios tão detalhados quanto os do NiFi.
Apache NiFi vs Apache Airflow: comparação detalhada
Depois de revisar semelhanças e diferenças, vamos comparar lado a lado e escolher um vencedor por categoria.
Interface do usuário
Apache NiFi
O NiFi oferece uma interface baseada em navegador que permite criar e gerenciar fluxos de dados de forma visual. É fácil desenhar, controlar e monitorar os fluxos sem precisar de conhecimentos extensivos de código.
Os usuários podem arrastar e soltar processadores em um canvas, conectá-los e configurar suas propriedades.
A UI do NiFi inclui recursos úteis, como rastreamento de proveniência de dados, permitindo ver o histórico e as transformações aplicadas a cada pedaço de dado — algo crucial para auditoria, depuração e garantia de integridade.
A interface também suporta controle de acesso baseado em papéis (RBAC), permitindo que administradores definam e gerenciem permissões e garantam que apenas usuários autorizados acessem e modifiquem os fluxos.
Além disso, a UI permite integrar e configurar processadores personalizados, ampliando as capacidades do NiFi.
Apache Airflow
A interface intuitiva do Airflow, baseada em servidor web, oferece uma visão clara e minimalista dos workflows. A página principal traz informações sobre o status das execuções atuais e anteriores.
Também é possível ativar e desativar workflows conforme necessário, acioná-los, atualizá-los e excluí-los.
Ao selecionar um workflow, você tem diferentes visualizações das DAGs, que mostram o status de cada componente.
Engenheiros de dados podem optar por repetir ou interromper componentes específicos da DAG, além de abrir logs para diagnosticar possíveis problemas.
Vencedor
Empate. O NiFi oferece uma interface de arrastar e soltar mais intuitiva, ideal para um paradigma no-code.
O Airflow traz ferramentas poderosas de gestão e depuração de workflows, essenciais para qualquer engenheiro de dados. Dependendo do caso de uso e da implementação, ambos têm seu valor.
Escalabilidade
Apache NiFi
O NiFi escala de forma eficiente para lidar com diferentes cargas de processamento, de operações menores a integrações em nível corporativo.
Ele pode escalar horizontalmente via clusters de nós, nos quais múltiplos nós do NiFi trabalham juntos como uma única instância lógica. Cada nó executa as mesmas tarefas sobre os dados, mas em seções distintas. O NiFi também foi projetado para escalar para cima e para baixo com flexibilidade.
Para escalar verticalmente, é possível aumentar o número de tarefas concorrentes em um processador para elevar a vazão. Também dá para reduzir o footprint a ponto de rodar em dispositivos com recursos limitados, como equipamentos de borda.
Essa escalabilidade torna o NiFi uma solução robusta e flexível para gerenciar fluxos em ambientes diversos.
Apache Airflow
O Airflow pode ser ajustado para escalar com os workflows. Ele oferece processamento paralelo de pipelines, mas depende dos recursos da máquina base. Não escala de forma tão dinâmica pelo poder computacional, e sim pelo número de nós/DAGs rodando em paralelo.
O Airflow depende dos recursos da máquina que hospeda o servidor. À medida que os workflows crescem, ele exigirá mais memória e CPU.
Muitas vezes, equipes optam por rodar o Airflow na nuvem, onde a dinâmica de escalabilidade de recursos fica a cargo do provedor.
Vencedor
O Apache NiFi facilita muito a escalabilidade com flexibilidade. Como ajusta dinamicamente o número de nós necessários para as operações, ele gerencia melhor as cargas. Neste quesito, o NiFi leva vantagem.
Monitoramento
Apache NiFi
O NiFi oferece recursos completos de monitoramento, com insights em tempo real sobre os fluxos para garantir processamento eficiente e confiável.
A interface no navegador exibe métricas detalhadas de desempenho dos processadores, incluindo número de FlowFiles processados, taxa de transferência e status dos processadores.
É possível configurar alertas e notificações para ser avisado sobre anomalias ou falhas, favorecendo uma gestão proativa e reduzindo indisponibilidades.
Além disso, o monitoramento do NiFi cobre métricas de sistema, como uso de CPU, consumo de memória e espaço em disco, garantindo um bom gerenciamento de recursos.
Apache Airflow
Como mencionado, o Airflow oferece um painel simples para monitorar todos os workflows de forma agregada.
Ele conta com alertas por e-mail, notificações e logging para ajudar no diagnóstico. Também é possível acompanhar tempos e performance via gráficos de Gantt.
O Airflow permite ver processos avançando etapa a etapa em tempo real e possibilita análises pós-execução.
Para um monitoramento detalhado em tempo real, é necessário usar StatsD, telemetria e o Prometheus. Extrair essas métricas do Airflow demanda trabalho adicional.
Vencedor
O Apache NiFi vence em monitoramento e logging pela simplicidade. Ele possibilita acompanhar rapidamente recursos computacionais e anomalias para gerenciar workflows em tempo real melhor do que o Airflow.
Flexibilidade
Apache NiFi
O NiFi oferece uma flexibilidade notável, tornando-se uma solução adaptável para necessidades diversas de integração e processamento de dados.
Sua arquitetura modular permite construir fluxos complexos conectando uma ampla gama de processadores prontos, cada um voltado a tarefas específicas. Também é possível desenvolver processadores personalizados para requisitos únicos.
O NiFi suporta vários formatos e protocolos, incluindo JSON, XML, CSV, HTTP e mais, garantindo compatibilidade com diferentes fontes e destinos.
A gestão em tempo real, aliada a recursos robustos de escalonamento e priorização, dá um controle fino sobre o processamento, garantindo tratamento eficiente e no tempo certo. Essa flexibilidade torna o NiFi uma ferramenta versátil e poderosa para diversos ambientes.
Apache Airflow
Com uma ampla oferta de operadores, o Airflow é altamente flexível na implementação. Ele se conecta facilmente a provedores de nuvem como AWS, GCP, Azure e Snowflake.
Você também pode criar operadores personalizados para casos específicos e incorporá-los diretamente na sua DAG.
Com um design bastante modular, o Airflow oferece customização para qualquer workflow de dados.
Como gerencia o fluxo de dados, ele lida confortavelmente com uma grande variedade de formatos, como CSV e Parquet.
Por ser construído em Python, você pode implementar ETL e controles adicionais conforme o fluxo de dados de entrada. O Airflow é extremamente versátil para gerenciar workflows em diferentes contextos.
Vencedor
Embora ambas as ferramentas ofereçam ampla compatibilidade entre plataformas, tipos de dados e desenhos de pipeline, o Apache Airflow é mais flexível por permitir que os usuários aproveitem o poder do Python.
Também é possível criar classes e funções personalizadas para conectar a fontes não padronizadas ou executar processamentos complexos.
No fim, o Python dá ao Apache Airflow uma vantagem em flexibilidade.
Apache NiFi vs Apache Airflow: um resumo
|
Categoria |
Apache NiFi |
Apache Airflow |
Vencedor |
|
Interface do usuário |
GUI simples para construção e gestão de workflows |
Servidor web para monitoramento e gerenciamento de workflows |
Empate |
|
Escalabilidade |
Escala dinamicamente os nós conforme as necessidades do workflow |
Escala com base no número de processos concorrentes e depende dos recursos do servidor |
Apache NiFi |
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Monitoramento |
Oferece ampla variedade de alertas e logs embutidos no painel do NiFi |
Traz logging por padrão; para métricas além do Airflow, requer ferramentas como Prometheus e StatsDB |
Apache NiFi |
|
Flexibilidade |
Conecta-se facilmente a uma grande variedade de fontes via módulos |
Permite implementar conectores técnicos por meio de classes em Python |
Apache Airflow |
No geral, o Apache NiFi é vantajoso para quem busca implementação rápida e prática. Ele entrega desempenho comparável ao Apache Airflow, mas reduz a complexidade técnica com um GUI intuitivo, monitoramento simples, flexibilidade e escalabilidade dinâmica.
Se as necessidades do pipeline forem mais intensas, específicas ou técnicas, escrever DAGs personalizados no Airflow com Python tende a melhorar a performance.
Considerações finais
Apache NiFi e Airflow podem ser ferramentas extremamente poderosas. Embora tenham abordagens diferentes para o gerenciamento de workflows de dados, ambas oferecem vantagens claras.
Mas lembre-se: ser engenheiro de dados é dominar o conceito de orquestração de workflows, independentemente da ferramenta. A DataCamp oferece várias formas de evoluir suas habilidades em pipelines de dados, incluindo uma trilha de certificação!
Confira estes recursos para começar:
Posso integrar Apache NiFi e Apache Airflow no mesmo pipeline de dados para ampliar as funcionalidades?
O Apache NiFi ou o Apache Airflow é mais econômico para pequenas e médias empresas?
Quais habilidades são necessárias para usar Apache NiFi ou Airflow?
Como é a curva de aprendizado do Apache NiFi em comparação com o Apache Airflow?
Apache NiFi e Apache Airflow são adequados para gerenciar workflows de machine learning?
Quais são os recursos de segurança de dados do Apache NiFi e do Apache Airflow?
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