Apache Airflow vs Dagster: Diferencias clave y cuando usar cada uno
Comparación exhaustiva lado a lado de características, precios y métricas
Diferencias clave
Compara Apache Airflow y Dagster en funciones, precios, integraciones y metricas de comunidad. Apache Airflow / Dagster.
Característica
Apache Airflow
Workflow
Dagster
Workflow
Comparación lado a lado de herramientas para desarrolladores
Platform to programmatically author and schedule workflows
Data orchestrator for machine learning and analytics
Estrellas de GitHub
⭐ 45.276
⭐ 15.427
Contribuyentes
👥 4323
👥 673
Precios
✓ Gratis
Empresarial: Contact sales
✓ Gratis
Empresarial: Contact sales
Lenguajes
Python
Python
Características
- • Airflow
- • Apache
- • Apache Airflow
- • Automation
- • Dag
- • Analytics
- • Dagster
- • Data Engineering
- • Data Integration
- • Data Orchestrator
Integraciones
No hay integraciones listadas
No hay integraciones listadas
Puntuación de Impulso
94/100Momentum949494
(stable)
94/100Momentum949494
(stable)
Salud de la Comunidad
91/100Health919191
(excellent)
50/100Health505050
(developing)
Índice de Madurez
88/100Maturity888888
(mature)
45/100Maturity454545
(emerging)
Puntuación de Innovación
88/100Innovation888888
(pioneering)
43/100Innovation434343
(evolving)
Puntuación de Riesgo (higher is safer)
94/100Risk949494
(minimal)
53/100Risk535353
(low)
Experiencia del Desarrollador
80/100DX808080
(good)
54/100DX545454
(needs-improvement)
Enlaces
Apache Airflow Fortalezas
- ✓ Más popular (45.276 estrellas)
- ✓ Comunidad más grande (4323 contribuyentes)
Dagster Fortalezas
Cuando usar Apache Airflow vs Dagster
Usa Apache Airflow cuando sus fortalezas se adapten mejor a tu stack y equipo, y elige Dagster cuando su ecosistema, integraciones o costos sean mas adecuados.
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Fuente de datos: GitHub API
Última actualización: 5/5/2026