Некоторые отличия Apache Airflow от других инструментов для работы с данными:

• Ориентированность на обработку данных. 1 Apache Airflow больше подходит для управления рабочими процессами, в то время как другие инструменты, например Apache Spark, фокусируются на обработке данных. 14
• Поддержка языков программирования. 4 Apache Spark поддерживает несколько языков, включая Scala, Java, Python и R. 4 Apache Airflow в основном построен на Python. 4
• Модель хранения и выполнения данных. 4 Apache Spark использует распределённые файловые системы, такие как Hadoop Distributed File System (HDFS) или облачные системы хранения, для хранения и обработки данных. 4 Apache Airflow не предоставляет собственных возможностей хранения данных и зависит от внешних систем, таких как базы данных или облачные хранилища, для хранения и извлечения данных. 4
• Поддержка машинного обучения. 5 Apache NiFi позволяет интегрировать модели машинного обучения в конвейеры обработки данных. 5 Apache Airflow предоставляет встроенную поддержку задач машинного обучения, позволяя пользователям создавать, управлять и автоматизировать рабочие процессы машинного обучения. 5
• Ориентированность на обработку данных. 1 Apache Airflow лучше подходит для обработки данных с чётким началом и концом. 1 Apache NiFi, в свою очередь, подходит для сценариев, требующих непрерывного потока данных и обработки потоков. 1

Выбор между Apache Airflow и другими инструментами зависит от конкретных потребностей, требований к производительности и сложности задач по обработке данных. 1