Airflow 与 Dagster 工作流编排对比(2025)两者均是主流数据编排方案,适配不同团队与场景。一、模型与开发Airflow:DAG 驱动,生态成熟;Python Operator 丰富。Dagster:资产与作业模型,类型与测试支持更好。二、依赖与部署依赖管理:包与环境隔离策略与容器化支持。部署模式:单机/分布式与云托管对比。三、观测与治理观测:任务状态与日志与指标可视化。治理:重试与回退与失败处理策略。注意事项关键词、分类与描述与正文一致;术语与能力为通用与可验证实践。以团队规模与复杂度选择合适编排方案。

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