今天来对比下现在市面上开源的，用的比较多的两个调度系统airflow和azkaban的差别。
直接看表格吧：
| 功能 | Azkaban | Airflow |
|---|---|---|
| 所有者 | airbnb开源给apache | |
| license | Apache License, Version 2.0 | Apache License, Version 2.0 |
| 调度模块 | Quartz | 自实现 |
| 调度中心HA | 不支持 | 支持（2.0之后） |
| 执行器HA | 支持 | 支持 |
| 业务耦合度 | 低，与实际业务无耦合。 | 低，与实际业务无耦合。 |
| Job类型 | Command、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等，支持插件式扩展 | Python、Bash、HTTP、Mysql等，支持Operator的自定义扩展。 |
| Executor触发 | Restful | Restful |
| 工作流 | 支持，自定义DSL语法 | 支持，基于Python DAG |
| 管理界面 | 简单，美观程度airflow，整体功能逻辑清晰，上手简单 | 该有的功能都有，但是复杂不直观，甚至有点难用 |
| 部署运维 | 简单 | 较复杂，包括WebServer、Scheduler、Worker和Flower（可选，用于）rabbitmq/redis |
| 单点故障 | Web Server存在单点故障风险 | 2.0之前Scheduler存在单点故障风险。 |
| 手动依赖执行 | 不支持，需要手动选择哪些任务需要执行 | 支持，airflow在手动执行某个任务时，可以选择同时执行该任务的上游和下游任务。 |
仔细看，他们俩不相上下啊，其实还是有细微的差别的：
- 支持的作业类型，airflow比azkaban多，azkaban作业类型偏向于hadoop hive类型作业，airflow除了这些还能执行shell sql http等任务；
- 当你使用才会知道，airflow支持dag间依赖，而azkaban不支持project间依赖，这对于复杂的依赖关系网任务群会让azkaban用起来非常棘手；
- 当你使用才会知道，airflow支持任务的历史回填，即回补执行，运行历史任务，参数对应历史时刻的值，相当于时光倒流，回到当时的任务状态，去执行任务，而azkaban不支持；
对比得差不多了，根据你们公司的具体作业场景选择合适的调度工具吧。
airflow更适合作业繁多，任务之间依赖复杂，任务多样（比如sql，http，python，java，shell等）时使用；
azkaban更适合hadoop类型作业。
ok，今天就到这里。
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