Halo semuanya

Ulasan singkat

Struktur proyek DBT

• Model (.sql) - unit transformasi yang dinyatakan oleh kueri SELECT
• File konfigurasi (.yml) - parameter, pengaturan, tes, dokumentasi

• Pengguna menyiapkan kode model dalam IDE yang praktis
• Menggunakan CLI, model diluncurkan, DBT mengkompilasi kode model dalam SQL
• Kode SQL yang dikompilasi dieksekusi di Gudang di urutan yang ditentukan (grafik)

Semuanya SELECT

{% set payment_methods = ['credit_card', 'coupon', 'bank_transfer', 'gift_card'] %}
 
with orders as (
 
   select * from {{ ref('stg_orders') }}
 
),
 
order_payments as (
 
   select * from {{ ref('order_payments') }}
 
),
 
final as (
 
   select
       orders.order_id,
       orders.customer_id,
       orders.order_date,
       orders.status,
       {% for payment_method in payment_methods -%}
       order_payments.{{payment_method}}_amount,
       {% endfor -%}
       order_payments.total_amount as amount
   from orders
       left join order_payments using (order_id)
 
)
 
select * from final

• Pada waktu kompilasi, ref akan dikonversi ke target pointer ke tabel atau tampilan di Repositori
• ref memungkinkan Anda untuk membuat grafik dependensi model

• If / else statement - pernyataan percabangan
• Untuk loop - loop
• Variabel - Variabel
• Makro - Buat Makro

Terwujudnya: Table, View, Incremental

• Tabel - tabel fisik dalam Storage
• Lihat - lihat, tabel virtual dalam Repositori

• Penambahan - penambahan bertahap (tabel fakta besar); baris baru ditambahkan, yang dimodifikasi diperbarui, yang dihapus dihapus 
• Ephemeral - model tidak terwujud secara langsung, tetapi berpartisipasi sebagai CTE dalam model lain
• Strategi lain yang bisa Anda tambahkan sendiri

• Kepingan salju : Tabel transien, Perilaku gabungan, Pengelompokan tabel, Hibah penyalinan, Pandangan aman
• Redshift : Distkey, Sortkey (disisipkan, gabungan), Late Binding Views
• BigQuery : Partisi & pengelompokan tabel, Perilaku gabung, Enkripsi KMS, Label & Tag
• Spark : Format file (parket, csv, json, orc, delta), partition_by, clustered_by, bucket, incremental_strategy

• Postgres
• Pergeseran merah
• Bigquery
• Kepingan salju
• Presto (sebagian)
• Spark (sebagian)
• Microsoft SQL Server (adaptor komunitas)

• Jadikan pengisiannya tambahan (Incremental)
• Tambahkan segmentasi dan urutkan tombol untuk Redshift

--  : 
--  ,      (unique_key)
--   (dist),   (sort)
{{
  config(
       materialized='incremental',
       unique_key='order_id',
       dist="customer_id",
       sort="order_date"
   )
}}
 
{% set payment_methods = ['credit_card', 'coupon', 'bank_transfer', 'gift_card'] %}
 
with orders as (
 
   select * from {{ ref('stg_orders') }}
   where 1=1
   {% if is_incremental() -%}
       --        
       and order_date >= (select max(order_date) from {{ this }})
   {%- endif %} 
 
),
 
order_payments as (
 
   select * from {{ ref('order_payments') }}
 
),
 
final as (
 
   select
       orders.order_id,
       orders.customer_id,
       orders.order_date,
       orders.status,
       {% for payment_method in payment_methods -%}
       order_payments.{{payment_method}}_amount,
       {% endfor -%}
       order_payments.total_amount as amount
   from orders
       left join order_payments using (order_id)
 
)
 
select * from final

Grafik Ketergantungan Model

• Menjalankan model dalam urutan yang benar
• Paralelisasi window dressing
• Menjalankan subgraph sembarang 

Kualitas dan Dokumentasi Data

• Bukan nol
• Unik
• Referensi Integritas - integritas referensi (misalnya, customer_id di tabel pesanan sesuai dengan id di tabel pelanggan)
• Daftar Valid yang Cocok

 - name: fct_orders
   description: This table has basic information about orders, as well as some derived facts based on payments
   columns:
     - name: order_id
       tests:
         - unique #    
         - not_null #    null
       description: This is a unique identifier for an order
     - name: customer_id
       description: Foreign key to the customers table
       tests:
         - not_null
         - relationships: #   
             to: ref('dim_customers')
             field: customer_id
     - name: order_date
       description: Date (UTC) that the order was placed
     - name: status
       description: '{{ doc("orders_status") }}'
       tests:
         - accepted_values: #    
             values: ['placed', 'shipped', 'completed', 'return_pending', 'returned']

Makro dan Modul

{% macro rename_category(column_name) %}
case
 when {{ column_name }} ilike  '%osx%' then 'osx'
 when {{ column_name }} ilike  '%android%' then 'android'
 when {{ column_name }} ilike  '%ios%' then 'ios'
 else 'other'
end as renamed_product
{% endmacro %}

{% set column_name = 'product' %}
select
 product,
 {{ rename_category(column_name) }} --  
from my_table

• dbt_utils : bekerja dengan Tanggal / Waktu, Kunci Pengganti, tes Skema, Pivot / Unpivot dan lainnya
• Templat showcase siap pakai untuk layanan seperti Bajak Salju dan Stripe 
• Perpustakaan untuk Gudang Data tertentu, seperti Redshift 
• Logging - Modul Penebangan DBT

Bahkan lebih banyak fitur

Pemisahan lingkungan runtime DEV - TEST - PROD

with source as (
 
   select * from {{ source('salesforce', 'users') }}
   where 1=1
   {%- if target.name in ['dev', 'test', 'ci'] -%}           
       where timestamp >= dateadd(day, -3, current_date)   
   {%- endif -%}
 
)

Materialisasi penyandian kolom alternatif

{{ compress_table(schema, table,
                 drop_backup=False,
                 comprows=none|Integer,
                 sort_style=none|compound|interleaved,
                 sort_keys=none|List<String>,
                 dist_style=none|all|even,
                 dist_key=none|String) }}

Peluncuran Model Logging

   pre-hook: "{{ logging.log_model_start_event() }}"
   post-hook: "{{ logging.log_model_end_event() }}"

Otomasi Penyimpanan

{% macro create_udf() -%}
 
 {% set sql %}
       CREATE OR REPLACE FUNCTION {{ target.schema }}.f_sha256(mes "varchar")
           RETURNS varchar
           LANGUAGE plpythonu
           STABLE
       AS $$  
           import hashlib
           return hashlib.sha256(mes).hexdigest()
       $$
       ;
 {% endset %}
  
 {% set table = run_query(sql) %}
 
{%- endmacro %}

{% macro redshift_maintenance() %}
 
   {% set vacuumable_tables=run_query(vacuumable_tables_sql) %}
 
   {% for row in vacuumable_tables %}
       {% set message_prefix=loop.index ~ " of " ~ loop.length %}
 
       {%- set relation_to_vacuum = adapter.get_relation(
                                               database=row['table_database'],
                                               schema=row['table_schema'],
                                               identifier=row['table_name']
                                   ) -%}
       {% do run_query("commit") %}
 
       {% if relation_to_vacuum %}
           {% set start=modules.datetime.datetime.now() %}
           {{ dbt_utils.log_info(message_prefix ~ " Vacuuming " ~ relation_to_vacuum) }}
           {% do run_query("VACUUM " ~ relation_to_vacuum ~ " BOOST") %}
           {{ dbt_utils.log_info(message_prefix ~ " Analyzing " ~ relation_to_vacuum) }}
           {% do run_query("ANALYZE " ~ relation_to_vacuum) %}
           {% set end=modules.datetime.datetime.now() %}
           {% set total_seconds = (end - start).total_seconds() | round(2)  %}
           {{ dbt_utils.log_info(message_prefix ~ " Finished " ~ relation_to_vacuum ~ " in " ~ total_seconds ~ "s") }}
       {% else %}
           {{ dbt_utils.log_info(message_prefix ~ ' Skipping relation "' ~ row.values() | join ('"."') ~ '" as it does not exist') }}
       {% endif %}
 
   {% endfor %}
 
{% endmacro %}

DBT Cloud

• Web IDE untuk mengembangkan proyek dan model
• Konfigurasi pekerjaan dan pengaturan jadwal
• Akses sederhana dan nyaman ke log
• Situs web dengan dokumentasi proyek Anda
• Koneksi CI (Integrasi Berkelanjutan)

Kesimpulan

• Kode, bukan GUI, adalah abstraksi terbaik untuk mengekspresikan logika analitik yang kompleks
• Bekerja dengan data harus mengadaptasi praktik terbaik pengembangan perangkat lunak (Rekayasa Perangkat Lunak)

• Infrastruktur data penting harus dikontrol oleh komunitas pengguna sebagai perangkat lunak sumber terbuka
• Bukan hanya alat analitik, tetapi kode akan semakin menjadi bagian dari komunitas Open Source.

• Konsep Arsitektur untuk Aplikasi Big Data
• Berlatih dengan Spark dan Spark Streaming
• Metode dan alat pembelajaran untuk memuat sumber data
• Bangunan menampilkan analitik di DWH
• NoSQL: HBase, Cassandra, ElasticSearch
•  
• :

:

1. DBT documentation — Introduction —
2. What, exactly, is dbt? — DBT 
3. Data Build Tool Amazon Redshift — YouTube, OTUS
4. Greenplum — 15 2020
5. Data Engineering — OTUS
6. Building a Mature Analytics Workflow —
7. It’s time for open source analytics — Open Source
8. Continuous Integration and Automated Build Testing with dbtCloud — CI DBT
9. Getting started with DBT tutorial — ,
10. Jaffle shop — Github DBT Tutorial — Github,