7 достоинств и 5 недостатков Apache AirFlow

Продолжая говорить про обучение Airflow, сегодня мы рассмотрим ключевые преимущества и основные проблемы этой библиотеки для автоматизации часто повторяющихся batch-задач обработки больших данных (Big Data). Также мы собрали для вас пару полезных советов, как обойти некоторые ограничения Airflow на примере кейсов из Mail.ru, IVI и АльфаСтрахования.

Проанализировав прикладное назначение и функциональные возможности Apache Airflow, можно сделать выводы, что главными положительными качествами этого фреймворка для разработки, планирования и мониторинга пакетных процессов работы с большими данными являются следующие:

Обратной стороной вышеотмеченных достоинств являются следующие недостатки:

В следующей статье мы рассмотрим, как реализовать DevOps-подход, развернув эйрфлоу в кластере Kubernetes. А как применять на практике преимущества Apache AirFlow и обойти его недостатки для эффективного управления большими данными, вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: www.bigdataschool.ru

Комментарии: