数据工程使用工具DBT科普|数据工程|澳洲IT
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数据工程使用工具DBT科普|数据工程|澳洲IT

2024/11/22
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这个视频主要介绍了DBT(Data Build Tool)这一数据工程工具,强调了其在现代数据管道开发中的应用和优势。视频内容可分为以下几部分: DBT简介与作用: DBT是专注于数据转化和清洗的工具,特别适合于处理ETL流程中的“T”部分(转换)。 多个大型公司如IEA group, SICK, Canva等都采用DBT来提高生产效率,并常见于招聘要求中。 DBT的历史背景与现代数据架构: 传统数据架构在数据加载前进行转化以节约成本,而现代架构则利用云计算平台在数据加载后进行转化。 DBT适应了利用AWS, Azure和GCP等云平台进行数据转化的现代架构趋势。 DBT的技术优势: 支持现代软件工程规范,例如使用Git进行版本管理和SQL模块化,以及支持CI/CD。 通过使用SQL和Ginger template简化大数据处理,兼容多种数据平台,并有活跃的开源社区支持。 DBT项目演示: 介绍了如何通过VS Code创建和配置DBT项目,连接至Snowflake数据库,并进行数据表的创建。 展示了DBT项目结构,包括用于数据转化的SQL文件存储在models文件夹中。 演示了如何运行DBT项目,应用模型至数据库,并查看生成的数据表。 整体而言,这个视频提供了DBT工具的全面介绍,从基础用途到技术实施,再到实际操作演示,帮助观众理解如何利用DBT在云环境中优化数据管道开发。

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