dbt build के साथ ऑटोमेशन

इंटरमीडिएट dbt

Mike Metzger

Data Engineer

Review

  • sources और seeds dbt को शुरुआती डेटा देते हैं
  • models डेटा को ट्रांसफॉर्म करते हैं (आम तौर पर sources / seeds से) ताकि आगे उपयोग हो सके
  • tests sources, seeds, models को वैलिडेट कर सकते हैं
    • बिल्ट-इन (unique, not_null, relation, accepted_values)
    • Singular
    • Generic / Reusable
  • dbt build ये सभी कार्य करता है, आम तौर पर प्रोडक्शन में
इंटरमीडिएट dbt

dbt build

dbt build:

  • कई टास्क का संयोजन
  • मॉडल्स चलाता है (dbt run)
  • टेस्ट्स से वैलिडेशन चलाता है (dbt test)
  • कोई भी seeds प्रोसेस करता है (dbt seed)
  • अन्य विकल्प उपलब्ध (dbt snapshot)
  • DOES NOT dbt docs ऑपरेशन नहीं करता

कमांड्स अलग-अलग भी चला सकते हैं

Building

1 Photo by Randy Fath on Unsplash
इंटरमीडिएट dbt

dbt build - क्यों?

  • अलग-अलग सबकमांड अच्छे हैं, पर सभी संभावित मुद्दों को हैंडल नहीं करते
    • dbt run पहले वैलिडेट नहीं करता (यानी, कोई टेस्ट नहीं चलते)
    • dbt seed कुछ क्वेरीज़ के लिए पूरा नहीं हो सकता
  • dbt build डिपेंडेंसी तय करेगा और प्रोडक्शन बदलावों से पहले सभी टेस्ट चलाएगा
  • केवल टेस्टिंग या छोटे इन्क्रिमेंटल बदलाव हों तो dbt build भारी हो सकता है
  • जरूरत हो तो स्टेप्स मैन्युअली चला सकते हैं
इंटरमीडिएट dbt

dbt build विकल्प

  • dbt build --select <object>
  • dbt build -d
  • dbt build --exclude <object>
इंटरमीडिएट dbt

अभ्यास करते हैं!

इंटरमीडिएट dbt

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