Apache Airflow vs Dagster: Diferencas principais e quando usar cada um

Análise abrangente das principais diferenças, casos de uso e sinais da comunidade.

Diferencas principais

Compare Apache Airflow e Dagster em recursos, preco, integracoes e metricas da comunidade. Apache Airflow / Dagster.

Recurso

Apache Airflow

Workflow

Dagster

Workflow

Compare ferramentas para desenvolvedores lado a lado com métricas reais.
Platform to programmatically author and schedule workflows
Data orchestrator for machine learning and analytics
GitHub Stars
⭐ 45.276
⭐ 15.427
Contributors
👥 4.323
👥 673
Pricing
✓ Grátis
Enterprise: Contact sales
✓ Grátis
Enterprise: Contact sales
Languages
Python
Python
Features
  • • Airflow
  • • Apache
  • • Apache Airflow
  • • Automation
  • • Dag
  • • Analytics
  • • Dagster
  • • Data Engineering
  • • Data Integration
  • • Data Orchestrator
Integrations
No integrations listed
No integrations listed
Momentum Score
94/100 (stable)
94/100 (stable)
Community Health
91/100 (excellent)
50/100 (developing)
Maturity Index
88/100 (mature)
45/100 (emerging)
Innovation Score
88/100 (pioneering)
43/100 (evolving)
Risk Score (higher is safer)
94/100 (minimal)
53/100 (low)
Developer Experience
80/100 (good)
54/100 (needs-improvement)
Links
🌐 Visitar site Ver no GitHub
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Apache Airflow Strengths

  • ✓ More popular (45.276 estrelas)
  • ✓ Larger community (4.323 contributors)

Dagster Strengths

Quando usar Apache Airflow vs Dagster

Use Apache Airflow quando seus pontos fortes se encaixarem melhor no seu stack e equipe, e escolha Dagster quando ecossistema, integracoes ou custo forem mais adequados.

Related comparisons

Apache Airflow vs Prefect → Dagster vs Prefect → Apache Airflow vs n8n → Dagster vs n8n → Apache Airflow vs Playwright → Dagster vs Elasticsearch → Apache Airflow vs Elasticsearch → Dagster vs Redis → Apache Airflow vs Redis → Dagster vs Grafana → Apache Airflow vs Grafana → Dagster vs Prometheus →

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Data source: GitHub API

Última atualização 5/4/2026