【发布时间】：2018-07-20 20:41:53
【问题描述】：
我有一个作为 Web 服务运行的应用程序，它根据用户请求向 Spark 提交作业。需要限制每个用户的作业队列。我计划使用 Airflow 作为编排框架来管理作业队列，但是虽然它支持并行 DAG 执行，但它针对批处理而不是实时进行了优化。 Airflow 是否旨在通过多个队列（每个用户一个）处理每秒约 200 次 DAG 执行，还是我应该寻找替代方案？
【问题讨论】：
标签： airflow orchestration
【发布时间】：2018-07-20 20:41:53
【问题描述】：
您是否将数据从一项任务转移到另一项任务？自从您提到实时以来，时间在这里是否重要。使用 Airflow，预计工作流程大部分是静态的或缓慢变化的。主要用于 ETL 批处理，您可以加快气流心跳，但最好有一个 POC 与您的用例进行测试。
以下来自Airflow官方文档：https://airflow.apache.org/#beyond-the-horizon
Airflow 不是数据流解决方案。任务不会从 一个到另一个（尽管任务可以交换元数据！）。气流不 在 Spark Streaming 或 Storm 空间中，更可与 Oozie 相媲美 或者阿兹卡班
【讨论】：