从零开始的 dbt 入门教程 (dbt-core 基础篇)
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发布时间：2024-10-21 08:09
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时间：2024-11-16 19:44
最近一直在处理数据分析和数据建模的任务，接触到了dbt等数据分析工具。由于国内关于dbt的详细资料不多，我计划写一系列关于dbt的文章，本文是系列的第一篇，主要介绍dbt的基本概念，并指导你如何配置dbt连接远端数据库，运行第一个数据模型。
一、数据分析前置概念
1.1 什么是dbt？
DBT（Data Build Tools）是一种数据转换工作流工具，帮助数据分析师将原始数据加工组合，满足复杂的数据分析需求。dbt的作用类似于厨师，将原始数据（食材）加工成有用的数据模型（菜肴）。
1.2 dbt core与dbt cloud的区别
dbt core和dbt cloud是两种不同的服务模式，前者是开源本地化搭建，后者是SaaS付费服务。本文将从dbt core的视角出发。
1.3 什么是dbt adapters？
dbt adapters是dbt的适配器，用于连接不同的数据库。适配器提供标准化的接口，让你可以使用相同的SQL语法与不同的底层数据平台交互。
1.4 什么是ELT和ETL，它们区别在哪？
ELT和ETL是两种常见的数据分析模式，它们的区别在于数据处理流程中的步骤顺序。
1.5 Dbt，bigQuery与Fivetran的作用
理解ELT（Extract, Load, Transform）和ETL（Extract, Transform, Load）的概念有助于更好地理解这三个工具在数据处理和分析中的角色。
1.6 dbt负责的数据转换，而Fivetran也能做数据转换，那为什么还需要dbt？
Fivetran负责将数据从源头搬移到数据仓库，而dbt则负责在数据仓库中进行进一步的处理和建模，以便更轻松地进行复杂的查询和分析。
二、dbt环境准备（以Python为例）
2.1 Python版本注意
推荐安装Python 3.8或3.9版本，避免安装3.10版本，因为可能会出现版本冲突问题。
2.2 安装dbt core
安装dbt core可以使用pip、docker、homebrew等方式。
2.3 安装dbt adapters
安装dbt adapters时，会默认安装与之关联的core包。以bigQuery为例，执行命令安装适配器，然后检查安装包的版本信息。
三、初始化dbt
4.1 通过命令
初始化dbt项目有两种方式，一种是直接通过命令，另一种是使用官网模版项目。
4.2 使用官网模版项目
推荐使用官网的模版项目，因为模版项目包含了模拟数据和模拟的数据模型，可以让你从零开始。
四、链接数据库
5.1 创建profiles.yml文件
在jaffle_shop项目下创建profiles.yml文件，并粘贴相关配置代码。
5.2 解释下配置
解释了配置文件中的各个字段含义。
5.3 检查链接是否成功
执行dbt debug命令检查项目与数据库的链接情况。
五、dbt命令注解
介绍了部分dbt命令的注解，例如test命令。
六、dbt视图（view）和表（table）的区别
介绍了dbt视图和表的区别，以及如何在模型文件中设置生成表而不是视图。
文章转载自：听风是风
原文链接：cnblogs.com/echolun/p/1...
