Apache Airflow: Apache Airflow or Apache Beam for data processing and job scheduling

Ты смотришь на Airflow и Beam и думаешь — оба из Apache, оба про данные, наверное конкуренты. А вот и нет. Это как сравнивать дирижера оркестра (Airflow) с самими музыкантами и их инструментами (Beam).

Если твоя основная боль — «запускать monitored batch jobs по расписанию раз в месяц», то тебе нужен дирижёр. Тебе нужен Apache Airflow.

Airflow — это твой новый cron на стероидах

Забудь про скрипты, разбросанные по серверам, и записи в системном логе. Airflow даёт тебе Python, чтобы описать, что и когда запускать. Этот Python-файл (DAG) — и есть твоё расписание, твои зависимости и твой план на случай ошибки.

Твои pandas-скрипты? Заверни их в PythonOperator. Нужно параллельно запустить преобразование пятидесяти CSV? Легко. Airflow не будет сам их параллелить, но он запустит пятьдесят отдельных задач одновременно, если ты так попросишь.

Главное — он даст тебе UI, где видно, что выполнилось, что упало и почему. Запустил пересчёт за прошлый месяц? Это одна кнопка. Всё это и есть оркестрация.

Beam — это про само преобразование данных

Представь, что Airflow — это скрипт, который в нужное время вызывает spark-submit. А Apache Beam — это то, что внутри этого сабмита.

Beam — это модель (SDK) для описания пайплайнов преобразования данных: «прочитай эти файлы, отфильтруй строки, сгруппируй, запиши туда». Его фишка — абстракция над движком выполнения (runner). Один и тот же Beam-код можно запустить на Spark, Flink или на Google Cloud Dataflow.

Он отлично подходит для задач, где нужно обрабатывать гигабайты/терабайты с отказоустойчивостью, где важна именно логика ETL/ELT. Но он не будет сам просыпаться первого числа каждого месяца. Для этого ему нужен тот самый дирижёр.

Так что же выбрать?

Ответ прост. Если вопрос звучит как «как мне запускать и следить за моими джобами по расписанию» — бери Airflow. Он возьмёт твои существующие pandas-скрипты (как есть) и наведёт порядок в их запуске.

Beam же выбирают, когда перерастают возможности pandas или одного сервера, и нужна распределённая обработка внутри одного джоба. Часто их используют вместе: Airflow-даг в 06:00 первого числа месяца запускает Beam-пайплайн на Dataflow.

Кстати, про Google Cloud. Их Cloud Composer — это просто managed Airflow. А Dataflow — это managed runner для Beam. Что подтверждает идею: Composer (Airflow) оркестрирует запуск пайплайнов Dataflow (Beam).

Итог: для твоей задачи «scheduled monitored batch jobs» — начинай с Airflow. Он закроет твои потребности прямо сейчас. Когда pandas начнёт захлёбываться на объёмах, ты будешь знать, что внутри Airflow-оператора можно запустить уже не просто скрипт, а Beam-пайплайн.