Comparar Apache Airflow vs. python celery

Apache Airflow

Classificação por Estrelas

(121)4.4 de 5

Segmentos de Mercado

Mercado médio (44.8% das avaliações)

Pros & Cons

Facilidade de Uso (33) Interface do Usuário (16) Configuração Difícil (13) Curva de Aprendizado (9)

Preço de Nível Básico

Preço não disponível

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python celery

Classificação por Estrelas

(14)4.6 de 5

Segmentos de Mercado

Pequeno negócio (57.1% das avaliações)

Pros & Cons

Não há dados suficientes

Preço de Nível Básico

Preço não disponível

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Resumo

Resumo Gerado por IA

Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.

Os usuários relatam que o Apache Airflow se destaca em sua capacidade de lidar com fluxos de trabalho complexos com seu recurso de Grafo Acíclico Dirigido (DAG), permitindo uma visualização clara e gerenciamento das dependências de tarefas, enquanto o Python Celery é frequentemente notado por sua simplicidade em lidar com filas de tarefas diretas.
Os revisores mencionam que as capacidades de agendamento do Apache Airflow são robustas, com recursos como geração dinâmica de pipelines, o que é particularmente benéfico para tarefas de engenharia de dados, enquanto os usuários dizem que o Python Celery brilha em sua facilidade de uso para processamento de tarefas em segundo plano, tornando-o uma escolha preferida para aplicações menores.
Os usuários do G2 destacam que o Apache Airflow tem uma curva de aprendizado mais acentuada devido às suas extensas funcionalidades e configurações, com alguns revisores observando que o processo de configuração pode ser desafiador, enquanto os usuários no G2 relatam que o Python Celery oferece uma experiência de configuração mais amigável, tornando-o acessível para desenvolvedores novos na gestão de tarefas.
Os revisores mencionam que o suporte da comunidade para o Apache Airflow é forte, com uma riqueza de plugins e integrações disponíveis, o que aumenta sua funcionalidade, enquanto os usuários relatam que o Python Celery, embora tenha uma comunidade menor, fornece uma excelente documentação que ajuda os usuários a resolver problemas de forma eficaz.
Os usuários dizem que o desempenho do Apache Airflow em lidar com fluxos de trabalho de dados em larga escala é impressionante, com muitos revisores elogiando sua escalabilidade, enquanto os usuários no G2 indicam que o Python Celery é mais adequado para aplicações menores e menos complexas, o que pode limitar sua escalabilidade em ambientes maiores.
Os revisores mencionam que a direção do produto do Apache Airflow é altamente avaliada, com uma perspectiva positiva sobre futuras atualizações e recursos, enquanto os usuários relatam que o ritmo de desenvolvimento do Python Celery é mais lento, o que pode afetar sua viabilidade a longo prazo para usuários que buscam melhorias contínuas.

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