Apache Airflow vs Apache Spark: 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 Apache Spark em recursos, preco, integracoes e metricas da comunidade. Apache Airflow / Apache Spark.

Recurso

Apache Airflow

Workflow

Apache Spark

Data Processing

Compare ferramentas para desenvolvedores lado a lado com métricas reais.
Platform to programmatically author and schedule workflows
Unified analytics engine for large-scale data processing
GitHub Stars
⭐ 46.011
⭐ 43.546
Contributors
👥 4.464
👥 3.497
Pricing
✓ Grátis
Enterprise: Contact sales
✓ Grátis
Enterprise: Contact sales
Languages
Python
Scala
Features
  • • Airflow
  • • Apache
  • • Apache Airflow
  • • Automation
  • • Dag
  • • Big Data
  • • Java
  • • Jdbc
  • • Python
  • • R
Integrations
No integrations listed
No integrations listed
Momentum Score
93/100 (slowing)
70/100 (stable)
Community Health
91/100 (excellent)
91/100 (excellent)
Maturity Index
89/100 (mature)
89/100 (mature)
Innovation Score
87/100 (pioneering)
91/100 (pioneering)
Risk Score (higher is safer)
94/100 (minimal)
94/100 (minimal)
Developer Experience
80/100 (good)
80/100 (good)
Links
🌐 Visitar site Ver no GitHub
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Apache Airflow Strengths

  • ✓ More popular (46.011 estrelas)
  • ✓ Larger community (4.464 contributors)

Apache Spark Strengths

Quando usar Apache Airflow vs Apache Spark

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

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Data source: GitHub API

Última atualização 7/4/2026