Как Apache Airflow отличается от других инструментов для работы с данными?

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

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

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