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Apache Airflow 是一款流行的开源数据编排工具，旨在构建、调度和监控数据管道。它具有一个仪表板，可帮助管理工作流状态，使其成为满足大多数工作流需求的完美工具。

然而，Airflow 缺少一些对于复杂的现代数据编排要求至关重要的功能。

在本教程中，我们将探讨 Airflow 的五种替代方案，它们提供了增强的功能并解决了它的一些局限性。此外，我们将学习使用每种工具构建一个简单的 ETL 管道，运行它并在其仪表板中对其进行可视化。

为何选择气流替代方案？
Airflow 是适用于各种数 truemoney 数据库 据工作流程的强大工具，但它也存在一些局限性，可能会让公司考虑其他选择。

以下是您可能选择替代方案的一些原因：

学习曲线陡峭：Airflow 学习起来很有挑战性，特别是对于那些刚接触工作流管理工具的人来说。
维护：它需要大量维护，特别是在大规模部署中。
文档不足：用户报告了多个文档问题，这些问题使得解决问题或了解新功能变得更加困难。
资源密集型：Airflow 可能是资源密集型的，需要大量的计算和内存才能高效运行。
对于非 Python 用户的灵活性有限：工作流即代码理念严重依赖于 Python，这可能会将不精通编程的领域专家排除在外。
可扩展性：一些用户报告称，扩展 Airflow 以适应大型工作流程存在困难。
有限的实时处理：Airflow 主要用于批处理，而不是实时数据流。
在深入研究其他数据编排工具的编码部分之前，重要的是按照Apache Airflow 入门教程学习如何使用 Apache Airflow 编写数据管道，这样您就可以公平地比较替代方案。

如果您对 Airflow 完全陌生，可以考虑参加Python 中的 Airflow简介课程，以了解构建和调度数据管道的基础知识。

用于数据编排的 5 种最佳 Airflow 替代方案
现在，让我们描述 Airflow 的 5 大替代方案，并通过实际代码示例展示如何使用它们。

1. 级长
Prefect 是一款专为现代数据和机器学习工程师打造的开源 Python 工作流编排工具。它提供了一个简单的 API，可让您快速构建数据管道并通过交互式仪表板进行管理。



Perfect 提供混合执行模型，这意味着您可以在云端部署工作流程并在那里运行它或使用本地存储库。

与 Airflow 相比，Prefect 具有自动化任务依赖性、基于事件的触发器、内置通知、特定于工作流的基础架构和跨任务数据共享等高级功能。这些功能使其成为高效管理复杂工作流的强大解决方案。

Prefect 简单但功能强大。我基本上只花了 5 分钟就运行了示例代码。我特别喜欢仪表板 UI 的设计，以及如何通过仪表板设置通知、重新运行管道、管理和监控一切。

Abid Ali Awan ， 作家
阅读Airflow 与 Prefect：决定哪个适合您的数据工作流博客，了解这两个数据编排工具之间的详细比较。

Prefect 入门
我们将通过安装 Python 包来启动我们的 Prefect 项目。在终端中运行以下命令。