随着公司规模增长，他们的工作流更加复杂，包含更多子处理过程以及带有复杂的依赖关系，这将导致更多监控、问题以及运维工作。如果没有一个清晰的数据血缘关系，可能会引起引用链问题和操作元数据丢失。这就是为什么DAGs、数据流和工作流管理器等产生的原因。

  复杂的工作流可以通过DAGs来展现。DAGs就是信息沿着指定的方向在不通节点之间传递的一张图，但信息在图中流传不会回到原点。构建DAGs过程的就是数据流，或从一个进程作为输入并输出作为下一个进程输入的序列化进程。

  构建这些管道流式复杂的。幸运的是，目前存在几款开源的流管理器来辅助处理这些问题，并允许开发者将注意力聚焦在单独的任务和任务依赖上来。为了帮助需求者从许多工作流管理器中选择合适的，下面我们进行了一些相关的讨论。

Luigi

  Luigi是Spotify与2011开发的一个Python包，主要是用来构建–像产生推荐和排行榜任务–这样的需要多任务复杂管道。目前组件的主要使用者，包括 Foursquare, Stripe, the Wall Street Journal, Groupon，以及其他主要商业公司。它内嵌Hadoop支持，但不像其他类似产品OOZIE和Azkaban，它们都是为了支持Hadoop而开发的，Luigi的理念就是能够使任务事情尽可能普适性。Luigi可以扩展到其他类型的任务，如Hive查询，使用Scala或Python开发的SparkJob等等。它是面向编码控制的，而不是基于GUI或声明式的，能够完美兼容Python中的所有包（包括依赖路径）。Luigi的界面支持搜索、过滤或监控每个任务的状态信息。用户也可以查看工作流的依赖是否完成，或还没有运行等状态。

特性：

• 允许有需要的任务并行运行
• 通用任务模版的工具箱
• 支持在Hadoop\Hive\Pig等的基于Python的MR任务
• 嵌入针对Hadoop分布式文件系统和本地文件系统的抽象文件系统，这样能够保证所有系统的原子性，防止任务崩困时数据缺失

Azkaban

  Azkaban是另外一款开源工作流管理器，它是由LinkedIn给Hadoop的实时批处理而开发的。不像Luigi，它是基于Java、调度是通过WEB浏览器来完成的。它主要包括AzkabanWebServer–主要作为UI界面和处理工程管理、授权、调度和监控，MySQL数据库作为元数据存储，以及AzkabanExecutorServer（以前WEB服务和executor服务器是合并在一起，但随着Azkaban的发展，它分裂为两部分来帮助用户滚动更新信息）。当前最新为Azkaban3.0版本，包括三个模式：单服务器的使用模式，两服务器的生产环境，以及分布式多执行节点模式。Azkaban设计之初就将易用性作为首要目标。例如，它包括非常易用、极其优秀展示操作功能的UI界面。

特点：

• 兼容任何Hadoop版本
• 简单的WEB界面和Http工作任务上传
• 每个Hadoop生态的模块与插件
• 用户行为、认证和授权追踪
• 提供每个工程的独立工作空间
• 提供SLAs、任务失败和成功的邮件提醒
• 运行用户重启失败任务

Oozie

  跟Azkaban一样，OOZIE也是一款Java开发、基于Hadoop系统的开源工作流调度系统。然后不同于Azkaban的易用性，OOZIE更偏向于灵活性和创建复杂工作流。然而，Azkaban只能通过WEB提供基于时间的调度系统。OOZIE的Coordinator提供基于通过时间、时间或在数据不可预测情境下数据有效性的触发器，并运行用户通过命令行、Java API，以及基于WEB浏览器的GUI界面。OOZIE同样支持基于XML属性文件配置，而Azkaban是基于Java的。最后，Azkaban将所有的工作流运行数据保存在内存中，而OOZIE使用SQL数据库保存，内存只用来保存状态事务。

  OOZIE工作流是通过DAGs来优化运行的，分为三种节点：控制节点、关联节点和动作节点。控制节点定义了任务何时启动与停止、流向决策、任务分支等功能，关联节点依赖执行路径，动作节点触发任务运行。每个任务提供一个唯一的URL，任务结束时会响应该URL。如果URL没有被通知，OOZIE会判断任务是否已经完成。

特点：

• 提供多种支持，包括MapReduce，Pig，Hive，Sqoop，和Distcp，以及系统特殊任务
• 可伸缩、可靠、可扩展
• 唯一标记工作任务，能够配置为并发运行
• 允许用户对任务的KILL、Suspend，或Resume
• 高可用
• 多任务和协调者[coordinator]能够通过OOZIE Bundle打包和管理

Airflow

  Airflow是Airbnb与2015年开发的工具，主要用来编辑、调度DAGs及监控工作流。它主要面向编程环境的基于编辑的工具，这方面与Luigi类似。它是基于Python的DAGs工作流编码的工具，能够保证尽量协调性与易于维护、版本控制与测试。它的主要架构包括源码控制的任务定义、命令行接口–用户可以测试、运行和描述DAGs的部分环节、查看依赖/进度/元数据和日志的WEB应用、元数据仓储、运行分布式任务实例的工作节点、调度进程–触发任务运行。

特点：

• 丰富的CLI和UI接口：允许用户查看依赖、进度、日志、相关代码
• 模块化、可伸缩、高可扩展
• 参数化脚本：内嵌Jinja模版引擎
• 提供分析：基于搜索排序和session连接信息来追踪用户的点击流和时间花费
• 能够与Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postres或S3交互

翻译文章

Open Source Data Pipeline – Luigi vs Azkaban vs Oozie vs Airflow