Apache Airflow vs Apache Spark: Wichtige Unterschiede und wann welches Tool passt

Umfassender Vergleich von Funktionen, Preisen und Metriken

Wichtige Unterschiede

Vergleiche Apache Airflow und Apache Spark nach Funktionen, Preisen, Integrationen und Community-Metriken. Apache Airflow / Apache Spark.

Funktion

Apache Spark

Data Processing

Nebeneinanderstellung von Entwicklerwerkzeugen
Platform to programmatically author and schedule workflows
Unified analytics engine for large-scale data processing
GitHub-Sterne
⭐ 45.276
⭐ 43.233
Mitwirkende
👥 4.323
👥 3.432
Preise
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
Sprachen
Python
Scala
Funktionen
  • Airflow
  • Apache
  • Apache Airflow
  • Automation
  • Dag
  • Big Data
  • Java
  • Jdbc
  • Python
  • R
Integrationen
Keine Integrationen aufgeführt
Keine Integrationen aufgeführt
Momentum-Bewertung
94/100 (stable)
79/100 (stable)
Community-Gesundheit
91/100 (excellent)
91/100 (excellent)
Reifegrad-Index
88/100 (mature)
90/100 (mature)
Innovations-Bewertung
88/100 (pioneering)
91/100 (pioneering)
Risiko-Bewertung (higher is safer)
94/100 (minimal)
94/100 (minimal)
Entwicklererfahrung
80/100 (good)
80/100 (good)
Links

Apache Airflow Stärken

  • ✓ Beliebter (45.276 Sterne)
  • ✓ Größere Community (4.323 mitwirkende)

Apache Spark Stärken

Wann Apache Airflow vs Apache Spark sinnvoll ist

Nutze Apache Airflow, wenn die Starken besser zu deinem Stack und Team passen, und wahl Apache Spark, wenn Okosystem, Integrationen oder Kostenprofil besser passen.

Datenquelle: GitHub API

Zuletzt aktualisiert: 5/4/2026