2018工作流引擎比较:Airflow、Azkaban、Conductor、Oozie和 Amazon Step Functions

原文

Airflow Azkaban Conductor Oozie AWS Step函数
所有者 Apache 
(以前是Airbnb)
LinkedIn Netflix公司 阿帕奇 亚马逊
社区 很活跃 有点活跃 活性 活性 N / A
历史 4年 7年 1.5年 8年 1.5年
主要目的 通用批处理 Hadoop作业调度 微服务编排 Hadoop作业调度 通用工作流
流程定义 Python 自定义DSL JSON XML JSON
支持单节点 N / A
快速演示设置 没有 N / A
支持HA
单点故障
(单一调度程序)

(单个Web和调度程序组合节点)
没有 没有 没有
HA额外要求 Celery / Dask / Mesos + Load Balancer + DB D B 负载均衡器(Web节点)+ DB 负载均衡器(Web节点)+ DB + Zookeeper 本地人
Cron Job 没有
执行模型 轮询 轮询 未知
Rest API触发器
参数化执行
由外部事件触发 没有 没有
本机等待任务支持 没有 是(需要外部信号) 没有
回填支持 没有 没有 没有
本机Web身份验证 LDAP /密码 XML密码 没有 没有 没有
监控 有限 有限 有限
可扩展性 取决于执行程序设置 很好 很好 很好

 

声明

我不是任何这些引擎的专家,但已经使用了其中的一些(Airflow和Azkaban)并检查了代码,对于其他一些产品,我要么只阅读代码(Conductor)或文档(Oozie / AWS步骤函数),由于大多数是OSS项目,我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误,我很乐意更新。

底线:阅读本文时请自行判断。

Airflow

优点

     与所有其他解决方案相比,Airflow是一种功能超强的引擎,你不仅可以使用插件来支持各种作业,包括数据处理作业:Hive,Pig(尽管你也可以通过shell命令提交它们),以及通过文件/ db entry / s3来触发的一般流程管理,或者等待来自Web端点的预期输出,但它也提供了一个很好的UI,允许你通过代码/图形检查DAG(工作流依赖性),并监视作业的实时执行。

目前充满活力的社区也可以高度定制Airflow。你可以使用本地执行程序通过单个节点运行所有作业,或通过Celery / Dask / Mesos编排将它们分发到一组工作节点。

缺点

      气流本身仍然不是很成熟(实际上Oozie可能是这里唯一的“成熟”引擎),调度程序需要定期轮询调度计划并将作业发送给执行程序,这意味着它将不断地从“盒子”中甩出大量的日志。

由于它通过“滴答”定期轮询工作,你的工作不能保证“实时”安排,随着并发工作数量的增加,这会变得更糟。

同时,由于你有一个集中式调度程序,如果它出现故障或卡住,你的正在运行的作业将不会像执行程序的作业那样受到影响,但是不会安排新的作业了。当你使用HA设置运行时,这尤其令人困惑,其中你有多个Web节点,调度程序,代理(通常是Celery案例中的消息队列),多个执行程序。当调度程序因任何原因而卡住时,你在Web UI中看到的所有任务都在运行,但实际上它们实际上并没有向前运行,而执行程序却高兴地报告它们没问题。换句话说,默认监控仍然远非银弹。

从初看起来,Web UI非常好用,然而,它有时会让新用户感到困惑。我的DAG运行是什么意思,我的任务竟然没有状态?这些图表也不是搜索友好的,更不用说一些功能还远远没有详细记录(尽管文档看起来确实很好,我的意思是,与Oozie相比,后者似乎已经过时了)。

回填设计在某些情况下是好的,但在其他情况下非常容易出错。如果你的cron计划已禁用并且稍后重新启用,那么它会尝试追赶,如果你的工作不是幂等的,那么就会发生真实的无可挽回的事情。

Azkaban

优点

    在所有引擎中,Azkaban可能是最容易开箱即用的。UI非常直观且易于使用。调度和REST API工作得很好。

有限的HA设置开箱即用。不需要负载均衡器,因为你只能有一个Web节点。你可以配置它如何选择执行程序节点然后才能将作业推送到它,它通常看起来非常好,只要有足够的容量来执行程序节点,就可以轻松运行数万个作业。

缺点

    作为通用编排引擎,它没有非常丰富的功能,但可能不是最初设计的目的,它的优势在于对Hadoop / Pig / Hive的原生支持,尽管你也可以使用命令行实现这些功能,但它本身不能通过Airflow等外部资源触发工作,也不支持工作等待模式。虽然你可以通过java代码/脚本实现比较繁忙的工作,但这会导致资源利用率下降。

与其他文档和配置相比,文档和配置通常有点混乱。它可能不应该推荐为初学者使用,设计很好但是你最好有一个大型数据中心来运行执行程序,因为当执行程序耗尽资源而没有额外的监视功能时,调度会停止。与其他代码相比,整体代码质量有点朝向低端,所以它通常只有在资源不成问题时才能很好地扩展。

设置/设计不是云友好的。你几乎应该拥有稳定的裸机,而不是动态分配具有动态IP的虚拟实例。如果机器消失,调度会“向南飘移”。

监控部分通过JMX可接受(似乎没有记录)。但是,如果你的机器负载很重,它通常不会很好,因为端点可能会卡住。

Conductor

优点

   将Conductor引入本次竞赛有点不公平,因为它的真正目的是微服务编排,无论这意味着什么,它的HA模型涉及一定数量的服务器,它们位于负载均衡器后面,将任务放入消息队列中,工作节点将轮询这个队列,这意味着你不太可能遇到停滞的调度。在API参数化执行的帮助下,如果你正确设置负载均衡器/服务发现层,它实际上非常擅长调度和扩展。

缺点

   用户界面需要更多的提高,目前监控非常有限。虽然通用调度可能已经足够好了。

这是开箱即用的裸机。甚至没有运行shell脚本的本机支持,尽管通过python实现任务工作者很容易通过提供的示例完成工作。

Oozie

优点

Oozie通过db设置提供了一个看似可靠的HA模型(貌似b / c我没有看到它),它为Hadoop相关工作提供本机支持,因为它是为该生态系统构建的。

缺点

对于通用流程调度而言,不是一个非常好的候选者,因为XML定义对于定义轻量级作业非常冗长和繁琐。

它还需要相当多的外设设置。你需要一个zookeeper集群,一个db,一个负载均衡器,每个节点都需要运行像Tomcat这样的Web应用程序容器。初始设置也需要一些时间,这对初次使用的用户来说是不友好的。

Step函数

优点

亚马逊云的步骤函数是相当新(2016年12月推出),然而,未来似乎很有希望。凭借云平台和lambda函数的HA特性,它几乎感觉它可以轻松地无限扩展(与其他人相比)。

它还为通用工作流处理提供了一些有用的功能,如等待支持和基于输出的动态分支。

它也相当便宜:如果你没有运行成千上万的工作,这可能比运行你自己的集群更好。

缺点

只能由AWS用户使用。如果你还不是其中之一,那就木有办法了。

Lambda需要额外的工作来进行生产级迭代/部署。

没有用户界面(很好,但它实际上只是一个控制台)。因此,如果你需要任何级别的监控,你需要自己使用cloudwatch构建它。

 

工作流与BPM

 

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