Apache NiFi và Airflow: Chọn công cụ phù hợp cho dự án của bạn

Các pipeline dữ liệu tiếp tục tăng về khối lượng, tốc độ và đa dạng, đồng nghĩa các kỹ sư dữ liệu có kỹ năng xây dựng quy trình ETL hiệu quả đang ngày càng quan trọng.

Các công cụ quản lý luồng công việc dữ liệu như Apache NiFi và Apache Airflow mang đến cho kỹ sư dữ liệu những giải pháp hiệu quả để quản lý pipeline dữ liệu. Điều phối luồng công việc dữ liệu đúng cách là thành phần cốt lõi giúp quy trình ETL vận hành trơn tru. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ so sánh chuyên sâu giữa Apache NiFi và Airflow.

Vì sao công cụ quản lý luồng công việc dữ liệu lại quan trọng?

Các công cụ quản lý luồng công việc dữ liệu như Apache NiFi và Apache Airflow mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cho pipeline dữ liệu. Chúng giúp kỹ sư dữ liệu nhanh chóng nắm bắt độ ổn định và tình trạng sức khỏe của các luồng công việc. 

Mỗi công cụ có những lợi thế riêng về triển khai, tích hợp với các dịch vụ dữ liệu khác và giao diện trực quan.

Apache NiFi là gì?

Apache NiFi là công cụ mã nguồn mở được thiết kế để tự động hóa luồng dữ liệu giữa các hệ thống. 

NiFi cung cấp giao diện thân thiện để thiết kế luồng công việc dữ liệu và hỗ trợ các đồ thị có hướng có thể cấu hình cao cho việc định tuyến dữ liệu, chuyển đổi và logic trung gian hệ thống. 

Người dùng có thể tạo, lập lịch và giám sát các luồng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu di chuyển trơn tru giữa nhiều nguồn và đích.

Apache NiFi sử dụng mô hình lập trình dựa trên luồng, nơi dữ liệu đi qua một chuỗi bộ xử lý trong một đồ thị có hướng. 

Người dùng thiết kế và quản lý các luồng dữ liệu này qua giao diện web bằng cách kéo thả các bộ xử lý, thực hiện các tác vụ như thu nạp, chuyển đổi và định tuyến dữ liệu. 

Được đóng gói trong FlowFile, dữ liệu di chuyển qua các kết nối đóng vai trò như hàng đợi giữa các bộ xử lý.

NiFi đặc biệt hữu ích khi cần thu thập, chuyển đổi và định tuyến dữ liệu qua nhiều hệ thống một cách tin cậy và có thể mở rộng. Nó thường được dùng trong tích hợp dữ liệu, quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) và xử lý dữ liệu thời gian thực.

Ví dụ về giao diện Apache NiFi. Nguồn hình ảnh

Apache Airflow là gì?

Apache Airflow sử dụng DAG (đồ thị có hướng phi chu trình) kết hợp với các operator viết bằng Python để quản lý luồng công việc dữ liệu linh hoạt và xây dựng pipeline ETL. 

Nó đơn giản hóa việc tạo workflow bằng cách trừu tượng hóa các chức năng cần thiết để kết nối đến nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, mang đến nền tảng trực quan cho kỹ sư dữ liệu quản lý luồng công việc. 

Airflow vận hành với bộ lập lịch nội bộ quản lý workflow thông qua cơ sở dữ liệu nội bộ, điều phối các worker xử lý workflow. 

Thông qua giao diện máy chủ web đơn giản, kỹ sư dữ liệu có nền tảng tiện lợi để kích hoạt, giám sát và dừng DAG khi cần nhằm tinh chỉnh luồng dữ liệu.

Ví dụ về giao diện Airflow. Nguồn hình ảnh

Apache NiFi vs Apache Airflow: Điểm tương đồng

Cả NiFi và Airflow đều là công cụ mạnh mẽ có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, quản lý workflow ETL và mang đến sự linh hoạt về kết nối dữ liệu. Chúng chia sẻ một số chức năng cốt lõi, mang đến môi trường tương tự cho người dùng.

Giao diện người dùng

Dù Airflow chủ yếu được xây dựng bằng Python, phần lớn giao diện người dùng là dựa trên máy chủ web. Apache NiFi cũng cung cấp GUI tương tự, cho phép kỹ sư dữ liệu quan sát toàn bộ workflow tại một nơi. 

Trang chủ của Apache NiFi và Airflow khá giống nhau, cung cấp thông tin cấp cao về tất cả pipeline như trạng thái chạy (thành công, thất bại, đang chạy), số lượng workflow đang hoạt động và thông báo lỗi. 

Những giao diện trực quan này giúp người dùng Apache NiFi và Airflow nắm được trạng thái môi trường dữ liệu trong nháy mắt và nhanh chóng xử lý các sự cố phát sinh.

Tính linh hoạt

Cả Apache NiFi và Airflow đều rất linh hoạt về kết nối dữ liệu. Chúng xử lý được nhiều định dạng tệp như CSV, JSON, XML, Parquet, v.v. 

Ngoài ra, chúng dễ dàng kết nối với nhiều kho dữ liệu đám mây như Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse và Snowflake.

Thiết kế mô-đun của Apache NiFi có thể được tận dụng để tạo ra các pipeline độc đáo thực hiện các quy trình ETL quan trọng. Thiết kế dựa trên script Python của Airflow cho phép người dùng tận dụng không chỉ các connector riêng của Airflow mà còn cả lợi thế kỹ thuật của Python để xử lý phức tạp hơn. 

Quản lý dữ liệu

NiFi và Airflow đều là thành phần cốt lõi trong quản lý luồng công việc dữ liệu. Chúng cung cấp khung thiết yếu để kỹ sư dữ liệu thu thập, xử lý và định tuyến dữ liệu. Mỗi công cụ đều cho phép người dùng giám sát workflow và thao tác dữ liệu trong quá trình di chuyển.

Kỹ sư dữ liệu có thể dễ dàng vận chuyển dữ liệu từ nơi này đến nơi khác đồng thời đảm bảo pipeline chạy hiệu quả.

Thành thạo Apache NiFi hoặc Airflow là kỹ năng cốt lõi đối với bất kỳ kỹ sư dữ liệu nào!

Apache NiFi vs Apache Airflow: Khác biệt

Dù Apache NiFI và Airflow khá giống nhau về cách sử dụng, chúng tiếp cận ETL và pipeline dữ liệu theo cách khác nhau. Mỗi công cụ có thiết kế riêng, quyết định cách xử lý khả năng mở rộng, cú pháp và giám sát. 

Apache NiFi hướng đến tính dễ dùng và đơn giản, trong khi Airflow thiên về scripting mạnh mẽ và backend Python.

Khả năng mở rộng

Apache NiFi mở rộng dễ dàng thông qua quản lý cụm và node. Airflow huy động thêm tài nguyên khi cần, dựa trên số lượng tiến trình song song đang chạy.

Khi khối lượng công việc phức tạp hơn, Apache NiFi có thể mở rộng số lượng worker để đáp ứng nhu cầu tính toán tăng thêm. Airflow hoạt động theo cách tuần tự hơn: sẽ dùng thêm tài nguyên song song khi kích thước DAG tăng nhưng sẽ mất thời gian để xử lý các bài toán dữ liệu phức tạp. 

Cú pháp

Apache NiFi sử dụng giao diện GUI kéo thả và cần rất ít mã. NiFi khiến pipeline dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và đơn giản cho kỹ sư dữ liệu, đồng thời vẫn giữ được tính linh hoạt và phức tạp. 

Ngược lại, Airflow được xây dựng hoàn toàn bằng Python và SQL. Để tạo luồng công việc, kỹ sư phải viết mã cho từng bước trong DAG, sau đó được xử lý và chạy qua giao diện của Airflow.

Giám sát

Apache NiFi có bảng điều khiển giám sát mạnh mẽ tích hợp sẵn trong giao diện. Nó cung cấp chỉ số thời gian thực như hiệu năng của bộ xử lý, số lượng FlowFile và tài nguyên tính toán đang tiêu thụ. Những điều này có sẵn ngay khi cài đặt NiFi.

Airflow chỉ cung cấp các chỉ số cơ bản như trạng thái của DAG và tác vụ, ghi log và biểu đồ Gantt để thể hiện các chỉ số như thời gian chạy, v.v.

Để có số liệu thời gian thực trong Airflow, kỹ sư dữ liệu phải xây dựng quy trình dùng StatsD, OpenTelemetry hoặc Prometheus. Do đó, thiết lập sẽ mất thời gian hơn nhưng mang lại báo cáo chi tiết tương đương NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow: So sánh chi tiết

Sau khi xem xét điểm giống và khác nhau giữa hai nền tảng, hãy đặt chúng cạnh nhau và chọn công cụ trội hơn ở từng hạng mục.

Giao diện người dùng

Apache NiFi

NiFi cung cấp giao diện người dùng trên trình duyệt cho phép tạo và quản lý luồng dữ liệu trực quan. Giao diện giúp dễ dàng thiết kế, điều khiển và giám sát luồng dữ liệu mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu. 

Người dùng có thể kéo thả bộ xử lý lên canvas, kết nối chúng và cấu hình thuộc tính.

UI của NiFi hỗ trợ nhiều tính năng hữu ích, bao gồm theo dõi nguồn gốc dữ liệu, cho phép xem lịch sử và các phép biến đổi áp dụng cho từng phần dữ liệu, rất quan trọng cho kiểm toán, gỡ lỗi và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. 

UI cũng hỗ trợ kiểm soát truy cập theo vai trò, cho phép quản trị viên xác định và quản lý quyền người dùng, đảm bảo chỉ người được ủy quyền mới có thể truy cập và chỉnh sửa luồng dữ liệu.  

UI còn hỗ trợ tích hợp và cấu hình các bộ xử lý tùy chỉnh, giúp người dùng mở rộng chức năng của NiFi.

Apache Airflow

Giao diện máy chủ web trực quan của Airflow cung cấp cho người dùng cái nhìn tổng quan đơn giản, tối giản về luồng công việc dữ liệu. Trang chính hiển thị trạng thái các lần chạy hiện tại và trước đó. 

Ngoài ra, workflow có thể được bật/tắt khi cần, kích hoạt, làm mới và xóa. 

Khi chọn một workflow, bạn có các chế độ xem DAG khác nhau, hiển thị trạng thái của từng thành phần. 

Kỹ sư dữ liệu có thể chọn thử lại hoặc dừng các thành phần khác nhau trong DAG. Họ cũng có thể chọn từng thành phần của DAG và xem log để chẩn đoán sự cố.

Bên chiến thắng

Hòa. NiFi cung cấp giao diện kéo thả trực quan, giúp phù hợp với mô hình không cần viết mã. 

Airflow mang đến công cụ quản lý và gỡ lỗi workflow mạnh mẽ, rất quan trọng với mọi kỹ sư dữ liệu. Tùy trường hợp sử dụng và triển khai, cả hai đều có đất dụng võ.

Khả năng mở rộng

Apache NiFi

NiFi có thể mở rộng hiệu quả để xử lý nhiều khối lượng công việc, từ vận hành nhỏ đến tác vụ tích hợp dữ liệu cấp doanh nghiệp.

NiFi có thể mở rộng ngang qua các cụm node, nơi nhiều node NiFi phối hợp như một thực thể logic duy nhất. Mỗi node thực hiện cùng tác vụ trên dữ liệu nhưng xử lý ở các phần khác nhau. NiFi cũng được thiết kế để mở rộng lên/xuống linh hoạt.

Để mở rộng theo chiều dọc, có thể tăng số tác vụ đồng thời trên một bộ xử lý nhằm tăng thông lượng. Nó cũng có thể thu nhỏ để chạy trên thiết bị có tài nguyên hạn chế, như thiết bị biên. 

Tính mở rộng này khiến NiFi trở thành giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt để quản lý luồng dữ liệu trong nhiều môi trường.

Apache Airflow

Airflow có thể được điều chỉnh để mở rộng cùng luồng công việc dữ liệu. Nó cung cấp khả năng tính toán song song cho pipeline nhưng phụ thuộc vào tài nguyên của máy chủ nền tảng. Airflow không mở rộng động theo sức mạnh tính toán mà mở rộng theo số node/DAG chạy đồng thời.

Airflow phụ thuộc vào tài nguyên của máy chủ lưu trữ Airflow. Khi luồng công việc tăng, Airflow sẽ cần nhiều bộ nhớ và sức mạnh xử lý hơn. 

Kỹ sư thường chọn chạy Airflow trên đám mây, nơi mức độ mở rộng tài nguyên sẽ do máy chủ đám mây quyết định.

Bên chiến thắng

Apache NiFi dễ mở rộng linh hoạt hơn. Vì có thể điều chỉnh động số lượng node cần thiết để thực thi, nó quản lý khối lượng công việc tốt hơn. Trong trường hợp này, NiFi là lựa chọn vượt trội.

Giám sát

Apache NiFi

NiFi cung cấp tính năng giám sát toàn diện, cho người dùng cái nhìn thời gian thực về luồng dữ liệu, đảm bảo xử lý dữ liệu hiệu quả và tin cậy. 

UI trên trình duyệt hiển thị các chỉ số chi tiết về hiệu năng bộ xử lý, gồm số FlowFile đã xử lý, thông lượng dữ liệu và trạng thái bộ xử lý. 

Người dùng có thể cấu hình cảnh báo và thông báo khi có bất thường hoặc lỗi trong luồng dữ liệu, giúp chủ động quản trị và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. 

Ngoài ra, khả năng giám sát của NiFi còn mở rộng đến chỉ số cấp hệ thống như mức sử dụng CPU, bộ nhớ và dung lượng đĩa, đảm bảo tài nguyên được quản lý hiệu quả.

Apache Airflow

Như đã đề cập, Airflow cung cấp giám sát cấp cao dễ dàng cho tất cả workflow đồng thời qua bảng điều khiển. 

Nó cung cấp cảnh báo email, thông báo và ghi log để giúp bạn hiểu các vấn đề trong workflow. Bạn còn có thể theo dõi thời gian và hiệu suất qua nhiều biểu đồ Gantt. 

Airflow cho phép người dùng xem quy trình di chuyển từ bước này sang bước khác theo thời gian thực và có thể phân tích hậu kiểm khối lượng công việc. 

Để giám sát trực tiếp chi tiết, cần dùng StatsD, telemetry và framework giám sát Prometheus. Trích xuất các chỉ số này từ Airflow sẽ cần thêm công sức.

Bên chiến thắng

Apache NiFi vượt trội về giám sát và ghi log nhờ sự đơn giản. Hệ thống cho phép giám sát nhanh chóng, trực quan tài nguyên tính toán và bất thường để quản lý workflow theo thời gian thực tốt hơn Airflow.

Tính linh hoạt

Apache NiFi

NiFi mang đến tính linh hoạt đáng kể, khiến nó trở thành giải pháp thích ứng cho nhiều nhu cầu tích hợp và xử lý dữ liệu khác nhau. 

Kiến trúc mô-đun cho phép xây dựng luồng dữ liệu phức tạp bằng cách kết nối nhiều bộ xử lý dựng sẵn, mỗi bộ xử lý đảm nhiệm một tác vụ cụ thể. Người dùng cũng có thể phát triển bộ xử lý tùy chỉnh để đáp ứng yêu cầu riêng. 

NiFi hỗ trợ nhiều định dạng và giao thức dữ liệu, gồm JSON, XML, CSV, HTTP, v.v., đảm bảo tương thích với nhiều nguồn và đích dữ liệu.

Quản lý luồng dữ liệu theo thời gian thực của NiFi, kết hợp với tính năng lập lịch và ưu tiên mạnh mẽ, cho phép kiểm soát chi tiết việc xử lý dữ liệu, đảm bảo xử lý kịp thời và hiệu quả. Tính linh hoạt này giúp NiFi trở thành công cụ đa dụng và mạnh mẽ để quản lý luồng dữ liệu trong nhiều môi trường.

Apache Airflow

Với danh mục operator phong phú, Airflow rất linh hoạt trong triển khai. Nó kết nối dễ dàng với các nhà cung cấp đám mây như AWS, GCP, Azure và Snowflake. 

Bạn cũng có thể xây dựng operator tùy chỉnh cho các trường hợp cụ thể và tích hợp trực tiếp vào DAG. 

Nhờ thiết kế mô-đun cao, Airflow mang đến khả năng tùy biến để phù hợp với mọi luồng công việc dữ liệu.

Vì Airflow quản lý luồng dữ liệu, nó xử lý thoải mái nhiều định dạng như CSV và Parquet. 

Do được xây dựng bằng Python, bạn có thể thực hiện ETL tùy chỉnh hoặc quản lý theo dòng dữ liệu đầu vào. Airflow là công cụ cực kỳ đa dạng để quản lý workflow dữ liệu trong nhiều môi trường. 

Bên chiến thắng 

Dù cả hai công cụ đều tương thích rộng với nhiều nền tảng, loại dữ liệu và thiết kế pipeline, Apache Airflow mang lại tính linh hoạt lớn hơn nhờ cho phép tận dụng Python.

Người dùng cũng có thể tạo lớp và hàm tùy chỉnh để Airflow kết nối tới nguồn dữ liệu không chuẩn hoặc thực hiện tác vụ xử lý dữ liệu phức tạp.

Xét về tính linh hoạt, Python giúp Apache Airflow nhỉnh hơn.

Apache NiFi vs Apache Airflow: Tóm tắt

Nhìn chung, Apache NiFi có lợi thế cho kỹ sư dữ liệu muốn triển khai nhanh chóng và tiện lợi. Nó mang lại hiệu năng tương đương Apache Airflow nhưng giảm thiểu độ phức tạp kỹ thuật thông qua GUI trực quan, thuận tiện, hỗ trợ giám sát dễ dàng, linh hoạt và mở rộng động. 

Nếu nhu cầu của pipeline đòi hỏi cường độ cao, đặc thù hoặc kỹ thuật hơn, viết DAG tùy chỉnh trong Airflow bằng Python sẽ cải thiện hiệu năng.

Kết luận

Cả Apache NiFi và Airflow đều có thể là công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Dù khác nhau trong cách tiếp cận quản lý luồng công việc dữ liệu, cả hai đều có ưu điểm riêng.

Nhưng hãy nhớ, là kỹ sư dữ liệu đồng nghĩa bạn phải nắm vững khái niệm điều phối luồng công việc dữ liệu, bất kể công cụ. DataCamp cung cấp nhiều cách để nâng cao kỹ năng pipeline dữ liệu của bạn, bao gồm cả lộ trình chứng chỉ! 

Tham khảo các tài nguyên sau để bắt đầu:

• Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu
• Giới thiệu về Data Pipeline
• Giới thiệu về Airflow trong Python
• 21 câu hỏi phỏng vấn Airflow hàng đầu