Apache NiFi ve Airflow: Projeniz için Doğru Aracı Seçme

Veri ardışık düzenleri hacim, hız ve çeşitlilik açısından büyümeye devam ediyor; bu da etkili ve verimli ETL süreçleri kurabilen yetenekli veri mühendislerinin giderek daha önemli hale geldiği anlamına geliyor.

Apache NiFi ve Apache Airflow gibi veri iş akışı yönetim araçları, veri mühendislerine veri ardışık düzenlerini yönetmek için etkili çözümler sunar. Doğru veri iş akışı orkestrasyonu, ETL sürecinin sorunsuz işlemesinin temel bir bileşenidir. 

Bu yazıda, Apache NiFi ve Airflow arasında derinlemesine bir karşılaştırma yapacağız.

Veri İş Akışı Yönetim Araçları Neden Önemlidir?

Apache NiFi ve Apache Airflow gibi veri iş akışı yönetim araçları, veri ardışık düzenlerine esneklik ve ölçeklenebilirlik kazandırır. Veri mühendislerinin iş akışlarının istikrarını ve sağlığını hızla anlamalarına olanak tanır. 

Her araç, dağıtım, diğer veri servisleriyle entegrasyon ve sezgisel arayüzler açısından benzersiz avantajlar sunar.

Apache NiFi Nedir?

Apache NiFi, sistemler arasında veri akışını otomatikleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir araçtır. 

NiFi, veri iş akışlarını tasarlamak için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve veri yönlendirme, dönüştürme ve sistem aracılık mantığının yüksek düzeyde yapılandırılabilir yönlendirilmiş grafiklerini destekler. 

Kullanıcılar veri akışları oluşturabilir, zamanlayabilir ve izleyebilir; verinin farklı kaynaklar ve hedefler arasında sorunsuz şekilde hareket etmesini sağlar.

Apache NiFi, verinin yönlendirilmiş bir grafik içinde bir dizi işlemciden aktığı akış tabanlı bir programlama modeli kullanır. 

Kullanıcılar, veri alımı, dönüştürme ve yönlendirme gibi görevleri yerine getiren işlemcileri sürükleyip bırakarak web tabanlı bir arayüz üzerinden bu veri akışlarını tasarlar ve yönetir. 

FlowFile’lar içine kapsüllenen veri, işlemciler arasındaki kuyruklar gibi davranan bağlantılar üzerinden hareket eder.

NiFi, verinin farklı sistemler arasında güvenilir ve ölçeklenebilir bir şekilde toplanması, dönüştürülmesi ve yönlendirilmesi gereken senaryolar için özellikle kullanışlıdır. Veri entegrasyonunda, ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerinde ve gerçek zamanlı veri işlemekte sıklıkla kullanılır.

Apache NiFi arayüzü örneği. Görsel kaynağı

Apache Airflow Nedir?

Apache Airflow, esnek veri iş akışı yönetimi ve ETL ardışık düzenleri oluşturmak için Python ile yazılmış operatörlerle birleştirilen DAG’lerden (directed acyclic graphs) yararlanır. 

Farklı veri kaynaklarına bağlanmak için gerekli işlevleri soyutlayarak, veri mühendislerine veri iş akışı yönetimi için sade bir platform sunar ve iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır. 

İç veritabanı üzerinden çeşitli çalışanları kontrol eden dahili bir zamanlayıcı ile çalışır ve iş akışlarını yönetir. 

Basit bir web sunucusu arayüzü sayesinde veri mühendisleri, veri akışlarını ince ayar yapmak üzere DAG’leri gerektiğinde tetiklemek, izlemek ve durdurmak için kullanışlı bir platforma sahiptir.

Airflow arayüzü örneği. Görsel kaynağı

Apache NiFi ve Apache Airflow: Benzerlikler

Hem NiFi hem de Airflow, büyük veri hacimlerini işleyebilen, ETL iş akışlarını yöneten ve veri bağlantıları konusunda esneklik sunan güçlü araçlardır. Kullanıcılara benzer ortamlar sağlayan birkaç temel işlevi paylaşırlar.

Kullanıcı arayüzü

Airflow ağırlıklı olarak Python ile oluşturulmuş olsa da kullanıcı arayüzünün büyük bölümü web sunucusu tabanlıdır. Apache NiFi de veri mühendislerinin tüm iş akışlarını tek bir yerde görmesine olanak tanıyan benzer bir GUI sunar. 

Apache NiFi ve Airflow, çalıştırma durumu (başarılı, hatalı, çalışıyor), etkin iş akışı sayısı ve hata iletileri gibi tüm ardışık düzenlere ilişkin üst düzey ayrıntıları veren benzer ana sayfalara sahiptir. 

Bu sezgisel arayüzler, Apache NiFi ve Airflow kullanıcılarının veri ortamlarının durumunu bir bakışta anlamalarına ve ortaya çıkmış olabilecek sorunları hızlıca ele almalarına olanak tanır.

Esneklik

Hem Apache NiFi hem de Airflow, veri bağlantıları söz konusu olduğunda son derece esnektir. CSV, JSON, XML, Parquet ve daha fazlası gibi çok çeşitli veri dosyalarını işleyebilirler. 

Ayrıca Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse ve Snowflake gibi çeşitli bulut veri ambarlarına kolayca bağlanırlar.

Apache NiFi’nin modüler tasarımı, kritik ETL süreçlerini yürüten benzersiz veri ardışık düzenleri oluşturmak için kullanılabilir. Airflow’un Python betiği tabanlı tasarımı, kullanıcıların yalnızca Airflow’un kendine özgü konektörlerinden değil, daha karmaşık işlemeyi gerçekleştirmek için Python’un teknik avantajlarından da yararlanmasına olanak tanır. 

Veri yönetimi

Hem NiFi hem de Airflow, veri iş akışı yönetiminin temel bileşenleridir. Veri mühendislerinin veri toplama, işleme ve yönlendirme gerçekleştirmesi için gerekli çerçeveyi sağlarlar. Her biri, kullanıcıların iş akışlarını izlemesine ve veriyi yolda manipüle etmesine olanak tanır.

Veri mühendisleri, ardışık düzenlerin verimli çalıştığından emin olurken veriyi bir konumdan diğerine kolaylıkla taşıyabilir.

Apache NiFi veya Airflow’un herhangi birinde ustalaşmak, her veri mühendisi için temel bir beceridir!

Apache NiFi ve Apache Airflow: Farklılıklar

Apache NiFI ve Airflow kullanım açısından çok benzer olmakla birlikte, ETL ve veri ardışık düzenlerine farklı yaklaşıyorlar. Her birinin, ölçeklenebilirliği, sözdizimini ve izlemeyi nasıl ele aldığını tanımlayan benzersiz bir tasarımı vardır. 

Apache NiFi, kullanım kolaylığı ve sadeliğe odaklanırken, Airflow daha çok güçlü betik yazımı ve Python arka uçlarına yöneliktir.

Ölçeklenebilirlik

Apache NiFi, küme ve düğüm yönetimi yoluyla kolayca ölçeklenir. Airflow, çalışan paralel süreç sayısına bağlı olarak gerektiğinde daha fazla kaynağı devreye alır.

İş yükleri karmaşıklaştıkça Apache NiFi, ek hesaplama talebini karşılamak üzere çalışan sayısını ölçekleyebilir. Airflow ise daha seri bir şekilde çalışır; DAG boyutları arttıkça paralel kaynakları kullanır ancak karmaşık veri sorunlarını işlerken zaman alır. 

Sözdizimi

Apache NiFi, sürükle-bırak GUI arayüzü kullanır ve minimum kodlama gerektirir. NiFi, esneklik ve karmaşıklığı korurken veri mühendisleri için veri ardışık düzenini erişilebilir ve anlaşılır kılar. 

Airflow ise tamamen Python ve SQL kullanılarak inşa edilmiştir. Veri iş akışlarını oluşturmak için mühendislerin, DAG’lerde her adımı kodlaması gerekir; bu DAG’ler daha sonra Airflow arayüzü üzerinden işlenir ve çalıştırılır.

İzleme

Apache NiFi, arayüze yerleşik güçlü bir izleme panosuna sahiptir. İşlemci performansı, FlowFile sayısı ve tüketilen hesaplama kaynakları gibi gerçek zamanlı metrikler sunar. Bunlar Apache NiFi ile kutudan çıkar çıkmaz gelir.

Airflow ise DAG’lerin ve görevlerin durumu, günlükleme ve çalışma süresi gibi metrikleri gösteren Gantt şemaları gibi yalnızca temel metrikler sunar.

Airflow’da gerçek zamanlı metrikler elde etmek için veri mühendislerinin StatsD, OpenTelemetry veya Prometheus kullanarak süreçler oluşturması gerekir. Bu nedenle kurulumu daha uzun sürer ancak NiFi kadar ayrıntılı raporlama sunar.

Apache NiFi ve Apache Airflow: Ayrıntılı Karşılaştırma

Bu platformlar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları inceledikten sonra, onları yan yana karşılaştıralım ve her kategori için bir kazanan seçelim.

Kullanıcı arayüzü

Apache NiFi

NiFi, veri akışlarının görsel olarak oluşturulmasına ve yönetilmesine olanak tanıyan tarayıcı tabanlı bir kullanıcı arayüzü sağlar. Bu arayüz, kapsamlı kodlama becerilerine ihtiyaç duymadan veri akışlarını tasarlamayı, kontrol etmeyi ve izlemeyi kolaylaştırır. 

Kullanıcılar, işlemcileri tuval üzerine sürükleyip bırakabilir, bunları bağlayabilir ve özelliklerini yapılandırabilir.

NiFi’nin kullanıcı arayüzü, bir dizi yararlı özelliği destekler. Bunlar arasında, denetim, hata ayıklama ve veri bütünlüğünü sağlamak için kritik öneme sahip olan, her bir veri parçasına uygulanan geçmişi ve dönüşümleri görmeyi sağlayan veri kökeni takibi yer alır. 

Arayüz ayrıca, yöneticilerin kullanıcı izinlerini tanımlamasına ve yönetmesine ve yalnızca yetkili kullanıcıların veri akışlarına erişip bunları değiştirebilmesini sağlamasına imkân veren rol tabanlı erişim kontrolünü de destekler.  

Arayüz, kullanıcıların NiFi’nin işlevselliğini genişletmek için kullanabileceği özel işlemcilerin entegrasyonunu ve yapılandırılmasını dahi destekler.

Apache Airflow

Airflow’un sezgisel web sunucusu arayüzü, kullanıcılara veri iş akışlarının yalın ve anlaşılır bir genel görünümünü sunar. Ana sayfa, mevcut ve önceki çalıştırmaların durumuna ilişkin bilgiler sağlar. 

Ek olarak, iş akışları gerektiğinde açılıp kapatılabilir, tetiklenebilir, yenilenebilir ve silinebilir. 

Bir iş akışı seçildiğinde, bireysel bileşenlerin durumunu gösteren DAG’lerin farklı görünümleri sunulur. 

Veri mühendisleri, DAG’in farklı bileşenlerini yeniden denemeyi veya durdurmayı seçebilir. Ayrıca her DAG’in bileşenlerini seçip olası sorunları teşhis etmek için günlükleri inceleyebilirler.

Kazanan

Bu kategoride beraberlik var. NiFi, kodsuz paradigma kapsamında çalıştırmayı kolaylaştıran daha sezgisel bir sürükle-bırak arayüzü sunar. 

Airflow ise her veri mühendisi için kritik öneme sahip güçlü iş akışı yönetimi ve hata ayıklama araçları sunar. Kullanım durumuna ve uygulamaya bağlı olarak her ikisinin de yeri vardır.

Ölçeklenebilirlik

Apache NiFi

NiFi, küçük ölçekli operasyonlardan büyük kurumsal düzeyde veri entegrasyon görevlerine kadar çeşitli veri işleme iş yüklerini verimli bir şekilde karşılayacak şekilde ölçeklenebilir.

NiFi, birden fazla NiFi düğümünün tek bir mantıksal örnek gibi birlikte çalıştığı düğüm kümeleri aracılığıyla yatay olarak ölçeklenebilir. Her düğüm veride aynı görevleri yerine getirir, ancak her biri verinin farklı bölümleri üzerinde çalışır. NiFi ayrıca esnek şekilde yukarı ve aşağı ölçeklenecek biçimde tasarlanmıştır.

Dikey ölçekleme için, bir işlemci üzerindeki eşzamanlı görev sayısı artırılarak çıktı artışı sağlanabilir. Sınırlı donanım kaynaklarına sahip uç cihazlar gibi ortamlarda çalışacak kadar aşağı da ölçeklenebilir. 

Bu ölçeklenebilirlik, NiFi’yi çeşitli ortamlarda veri akışlarını yönetmek için sağlam ve esnek bir çözüm haline getirir.

Apache Airflow

Airflow, veri iş akışlarıyla birlikte ölçeklenecek şekilde yapılandırılabilir. Ardışık düzenlerde paralel hesaplama sunar ancak temel makinenin sağladığı kaynaklara dayanır. Hesaplama gücüne dinamik olarak değil, daha ziyade eşzamanlı çalışan düğüm/DAG sayısına göre ölçeklenir.

Airflow, Airflow sunucusunu barındıran makinenin sağladığı kaynaklara bağlıdır. Veri iş akışları arttıkça Airflow daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirecektir. 

Mühendisler sıklıkla Airflow’u bulutta çalıştırmayı tercih eder; burada kaynak ölçeklemesinin dinamikleri bulut sunucusu tarafından belirlenir.

Kazanan

Apache NiFi, esneklikle ölçeklemeyi çok daha kolay hale getirir. Gerekli düğüm sayısını işlemler için dinamik olarak ayarladığından iş yüklerini daha iyi yönetebilir. Bu durumda NiFi daha iyi bir seçenektir.

İzleme

Apache NiFi

NiFi, kullanıcılara veri akışlarına ilişkin gerçek zamanlı içgörüler sunan kapsamlı izleme özellikleri sağlar; bu da verimli ve güvenilir veri işlemeyi mümkün kılar. 

Tarayıcı tabanlı arayüz, işlenen FlowFile sayısı, veri çıkışı ve işlemci durumu dahil olmak üzere işlemci performansına ilişkin ayrıntılı metrikleri görüntüler. 

Kullanıcılar, veri akışındaki herhangi bir anomali veya hatadan haberdar olmak için uyarı ve bildirimleri yapılandırabilir; bu da proaktif yönetimi kolaylaştırır ve kesinti süresini en aza indirir. 

Ayrıca, NiFi’nin izleme yetenekleri CPU kullanımı, bellek tüketimi ve disk alanı kullanımı gibi sistem düzeyindeki metriklere de uzanır; böylece kaynakların etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Apache Airflow

Belirtildiği gibi, Airflow pano aracılığıyla tüm iş akışlarının aynı anda kolay üst düzey izlenmesini sunar. 

E-posta uyarıları, bildirimler ve günlükleme ile iş akışı sorunlarını anlamanıza yardımcı olur. Çeşitli Gantt şemalarıyla zamanlama ve performansı dahi izleyebilirsiniz. 

Airflow, kullanıcıların süreçlerin adım adım ilerleyişini gerçek zamanlı görmesine ve iş yüklerine ilişkin sonradan analiz yapmasına olanak tanır. 

Ayrıntılı canlı izleme için StatsD, telemetri ve Prometheus adlı bir izleme çerçevesi gerekir. Bu metrikleri Airflow’dan çıkarmak ekstra çalışma gerektirecektir.

Kazanan

Basitliği sayesinde izleme ve günlükleme açısından Apache NiFi öne çıkar. Sistem, hesaplama kaynakları ve anomalilerin hızlı ve sade biçimde izlenmesine olanak tanır; böylece iş akışları gerçek zamanlı olarak Airflow’dan daha iyi yönetilebilir.

Esneklik

Apache NiFi

NiFi, çeşitli veri entegrasyonu ve işleme ihtiyaçları için uyarlanabilir bir çözüm haline getiren dikkat çekici bir esneklik sunar. 

Modüler mimarisi, her biri belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış geniş bir yerleşik işlemci yelpazesini bağlayarak karmaşık veri akışları oluşturulmasına olanak tanır. Kullanıcılar, benzersiz gereksinimleri karşılamak için özel işlemciler de geliştirebilir. 

NiFi, farklı veri kaynakları ve hedefleriyle uyumluluğu güvence altına alarak JSON, XML, CSV, HTTP ve daha fazlası dahil çeşitli veri biçimlerini ve protokollerini destekler.

NiFi’nin gerçek zamanlı veri akışı yönetimi, sağlam zamanlama ve önceliklendirme özellikleriyle birleştiğinde, veri işlemeye ince ayarlı bir kontrol sağlar; bu da zamanında ve verimli veri yönetimini mümkün kılar. Bu esneklik, NiFi’yi çeşitli ortamlarda veri akışlarını yönetmek için çok yönlü ve güçlü bir araç haline getirir.

Apache Airflow

Geniş operatör yelpazesiyle Airflow, uygulama açısından oldukça esnektir. AWS, GCP, Azure ve Snowflake gibi bulut sağlayıcılarına kolayca bağlanır. 

Belirli kullanım durumları için özel operatörler de oluşturabilir ve bunları doğrudan DAG’inize entegre edebilirsiniz. 

Yüksek derecede modüler tasarımıyla Airflow, herhangi bir veri iş akışına uyacak özelleştirilebilirlik sunar.

Veri akışını yönettiği için CSV ve Parquet dosyaları gibi geniş bir veri biçimi yelpazesini rahatlıkla idare eder. 

Python ile inşa edildiğinden, gelen verinin akışına bağlı olarak ilave özel ETL veya yönetim gerçekleştirebilirsiniz. Airflow, farklı ortamlarda veri iş akışlarını yönetmek için son derece çeşitli bir araçtır. 

Kazanan 

Her iki araç da farklı platformlar, veri türleri ve ardışık düzen tasarımları arasında geniş uyumluluk sunsa da, Apache Airflow kullanıcıların Python’dan yararlanmasına imkân tanıyarak daha büyük esneklik sağlar.

Kullanıcılar ayrıca, Airflow’un standart dışı veri kaynaklarına bağlanmasına veya karmaşık veri işleme görevlerini yerine getirmesine olanak tanıyan özel sınıflar ve işlevler oluşturabilir.

Sonuçta Python, esneklik açısından Apache Airflow’a avantaj sağlar.

Apache NiFi ve Apache Airflow: Özet

Genel olarak Apache NiFi, hızlı ve pratik uygulama isteyen veri mühendisleri için avantajlar sunar. Apache Airflow ile aynı performansı sunarken, sezgisel ve kullanışlı bir GUI aracılığıyla teknik karmaşıklığı en aza indirir; kolay izleme, esneklik ve dinamik ölçeklenebilirlik sağlar. 

Ardışık düzenin ihtiyaçları daha yoğun, spesifik veya teknikse, Python kullanarak Airflow’da özel DAG’ler yazmak performansı artıracaktır.

Son Düşünceler

Hem Apache NiFi hem de Airflow son derece güçlü araçlar olabilir. Veri iş akışı yönetimine yaklaşımları farklı olsa da her ikisi de avantajlar sunar.

Ancak unutmayın, veri mühendisi olmak, araçtan bağımsız olarak veri iş akışı orkestrasyonu kavramına hâkim olmayı gerektirir. DataCamp, sertifikasyon yolu da dahil olmak üzere veri ardışık düzeni becerilerinizi geliştirmenin birçok yolunu sunar! 

Başlamak için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• Data Engineer Sertifikasyonu
• Veri Ardışık Düzenlerine Giriş
• Python ile Airflow’a Giriş
• En İyi 21 Airflow Mülakat Sorusu