Dagu vs Dagster
Dagu und Dagster lösen verschiedene Probleme.
Dagster ist ein Python-Datenorchestrator rund um software-defined assets und lineage. Dagu ist eine einzelne Binary, die YAML-Workflows ausführt, die bereits vorhandene Befehle aufrufen. Diese Seite erklärt, wofür sich jedes Werkzeug eignet.
name: nightly-ops
schedule: "0 2 * * *"
steps:
- id: extract
run: python scripts/extract.py
- id: transform
run: ./bin/transform
retry_policy:
limit: 3
depends: [extract]
- id: notify
run: ./scripts/slack-success.sh
depends: [transform]Eine eigenständige Binary, ohne Betrieb von Postgres, daemon oder webserver
Workflows sind deklaratives YAML, kein Python-Framework
Zustand in Dateien, ohne externe database oder message broker
Executors für shell, Docker, HTTP, SSH, Sub-Workflows, SQL und AI-agent-Schritte
Was Dagu bietet
Dagu plant, wiederholt und beobachtet Befehle. Du schreibst den Workflow in YAML und Dagu führt ihn als einen einzigen, dateibasierten Prozess aus. Das Web UI zeigt Läufe, Logs und Verlauf ohne zusätzliche Dienste.
- Führt Skripte, Binaries, Container, HTTP-Aufrufe, SSH-Befehle, SQL und AI-agent-Schritte aus.
- Startet als einzelne Binary und wächst später zu queue-basierter oder verteilter Ausführung.
- Sieh dir Laufverlauf und Logs im Web UI an, ohne eine database aufzusetzen.
Worin sich Dagster unterscheidet
Dagster behandelt das data asset als Arbeitseinheit. Du deklarierst asset in Python, und die Plattform verfolgt lineage, partition und materialization zwischen ihnen. Eine self-hosted Installation betreibt einen webserver und einen daemon auf Basis von Postgres.
- software-defined assets modellieren die Tabellen und Dateien, die eine Pipeline erzeugt.
- partition und backfill erlauben das Verarbeiten und erneute Verarbeiten von Datenteilen.
- Der IO manager übernimmt Lesen und Schreiben und hält den asset-Code schlank.
Wann du Dagster wählen solltest
Wenn deine Arbeit im Kern um data asset und ihre lineage geht, ist Dagster das stärkere Werkzeug. Dagu hat keine software-defined assets, keinen IO manager und ist kein Python-Framework, also modelliert es keine Datenplattform wie Dagster.
- Du willst lineage und Observability auf asset-Ebene über dbt-Modelle und Tabellen.
- Partitionierte Datensätze, backfill und IO manager stehen im Zentrum deiner Pipelines.
- Das Team schreibt Pipelines in Python und will ein asset-zentriertes Programmiermodell.
Dagu vs Dagster im Überblick
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Ersetzt Dagu Dagster?
Für Arbeit mit data asset nicht. Dagster ist für software-defined assets, lineage und partition gebaut, und Dagu macht nichts davon. Dagu ersetzt Dagster nur dann, wenn du vor allem Befehle planen und beobachten wolltest und das asset-Modell mehr war, als die Aufgabe verlangte.
Kann Dagu data pipelines orchestrieren?
Ja, wenn sich die Pipeline als Befehle, Container, HTTP-Aufrufe, SSH-Befehle, SQL oder Sub-Workflows ausdrücken lässt. Dagu orchestriert die Schritte, verfolgt aber keine data asset oder lineage zwischen ihnen.
Brauche ich eine database, um Dagu auszuführen?
Nein. Dagu hält den Zustand in Dateien und läuft als einzelne Binary. Es gibt kein Postgres, keinen daemon und keinen separaten webserver zu betreiben, und das ist der wesentliche Installationsunterschied zu einem self-hosted Dagster.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.