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NOT ON THE CURRENT EDITION
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the RadarUnderstand more
Published: Mar 29, 2017
Last Updated: Oct 28, 2020
Oct 2020
Adote?

Airflow continua sendo nossa ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho de código aberto favorita para pipelines de processamento de dados como gráficos acíclicos direcionados (DAGs). Este é um espaço em crescimento, com ferramentas de código aberto, como Luigi e Argo, e ferramentas específicas de fornecedoras, como Azure Data Factory e AWS Data Pipeline. No entanto, o Airflow se diferencia com sua definição programática de fluxos de trabalho sobre arquivos de configuração de baixo código limitados, suporte para testes automatizados, instalação multiplataforma de código aberto, um conjunto rico de pontos de integração para o ecossistema de dados e grande suporte da comunidade. Em arquiteturas de dados descentralizadas, como malha de dados, no entanto, o Airflow atualmente falha como uma orquestração de fluxo de trabalho centralizado.

Mar 2017
Experimente?

Airflow is a tool to programmatically create, schedule and monitor data pipelines. By treating Directed Acyclic Graphs (DAGs) as code, it encourages maintainable, versionable and testable data pipelines. We've leveraged this configuration in our projects to create dynamic pipelines that resulted in lean and explicit data workflows. Airflow makes it easy to define your operators and executors and to extend the library so that it fits the level of abstraction that suits your environment.