精通整合DBT與Airflow!
目錄
😀 導言
🛠️ 整合 DBT 與 Airflow
- DBT 的基本介紹
- DBT 與 Airflow 的整合方法
- 使用 Bash 運算子
- 優點
- 缺點
- 使用 DBT Cloud
- 優點
- 缺點
- Cosmos:最佳整合方式
- 什麼是 Cosmos?
- Cosmos 的組件
- Cosmos 的操作方式
- DBT run 運算子
- DBT test 運算子
- DBT seed 運算子
🔍 實踐應用
- 使用 Astro CLI 配置 Airflow 環境
- 將種子資料導入 Postgres
- 渲染 DBT 專案至 Airflow
- 觸發與運行 Airflow DAGs
😀 導言
在這個視頻中,歡迎大家來到我的頻道!我是 Mokamati,在 Astronomer 擔任客戶教育負責人,同時也是 Udemy 上的暢銷教育者。今天,我將與大家分享如何使用 DBT 與 Airflow 進行整合,這將大大提升你的數據轉換效率。
🛠️ 整合 DBT 與 Airflow
DBT 的基本介紹
DBT 是什麼?
DBT 是一個命令接口工具,它通過允許數據分析師和工程師編寫 SQL 語句來簡化數據轉換,這些 SQL 語句將轉換為表和視圖。
DBT 的優勢
- 支持多種不同的數據庫,如 postgres、redshift 或 Google bigquery。
- 輕鬆創建 SQL 語句之間的依賴關係。
- 方便文檔化數據,並添加數據質量檢查。
DBT 與 Airflow 的整合方法
使用 Bash 運算子
優點
缺點
使用 DBT Cloud
優點
缺點
Cosmos:最佳整合方式
什麼是 Cosmos?
Cosmos 將第三方工作流程解析並呈現為 Airflow 的 DAGs、任務組或單獨任務。
Cosmos 的組件
- 解析器:從提供商(如 DBT)提取工作流程並轉換為 Airflow 的 DAG、任務組或單獨任務。
- 運算子:輕量級類,用於定義 DAG 或任務的目標行為。
Cosmos 的操作方式
- DBT run 運算子:執行 DBT 核心運行操作命令。
- DBT test 運算子:執行 DBT 核心測試操作命令。
- DBT seed 運算子:在後台執行 DBT seat 命令以在 Postgres 中創建對應的表並將種子原始數據放入其中。
🔍 實踐應用
使用 Astro CLI 配置 Airflow 環境,將種子資料導入 Postgres,渲染 DBT 專案至 Airflow,以及觸發與運行 Airflow DAGs,這些將在下文中進行詳細說明。
以上是目錄,以下是內容
整合 DBT 與 Airflow
在數據工程中,整合 DBT(Data Build Tool)與 Airflow 是至關重要的,這可以幫助數據團隊更有效地管理數據轉換流程。在本文中,我們將深入探討不同的整合方法,並介紹最佳實踐。
DBT 是一個強大的數據轉換工具,它允許使用 SQL 來定義數據轉換過程,並提供了便捷的文檔化和數據質量檢查功能。然而,單獨使用 DBT 還不足以滿足複雜數據工程的需求,這就需要將其與工作流程管理工具(如 Airflow)進行整合。
🔍 實踐應用
一旦你理解了整合 DBT 與 Airflow 的重要性,接下來就是實踐應用。首先,你需要使用 Astro CLI 配置 Airflow 環境,這將為你提供一個本地開發環境。接著,你可以將種子資料導入 Postgres,以準備數據轉換的基礎數據。隨後,使用 Cosmos 將 DBT