dbt가 왜 존재하는지, 그리고 데이터 변환 프로젝트를 만드는 데 어떻게 활용되는지 알아봅니다.

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dbt의 핵심을 파고들어 데이터 모델을 다루고, dbt 내에서 SQL 기반 모델을 만들어 봅니다. 기본 SQL 모델을 학습하고, 의존성을 정의하며, 업데이트하고, 다양한 모델 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.

첫 번째 프로젝트 다뤄보기

dbt 워크플로 단계

dbt 프로젝트 워크플로

nyc_yellow_taxi:
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: dbt.duckdb
  target: dev



# Name your project! Project names should contain only lowercase characters
# and underscores. A good package name should reflect your organization's
# name or the intended use of these models
name: 'nyc_yellow_taxi'
version: '1.0.0'
config-version: 2

# This setting configures which "profile" dbt uses for this project.
profile: 'nyc_yellow_taxi'

# These configurations specify where dbt should look for different types of files.
# The `model-paths` config, for example, states that models in this project can be
# found in the "models/" directory. You probably won't need to change these!
model-paths: ["models"]
analysis-paths: ["analyses"]
test-paths: ["tests"]
seed-paths: ["seeds"]
macro-paths: ["macros"]
snapshot-paths: ["snapshots"]

target-path: "target"  # directory which will store compiled SQL files
clean-targets:         # directories to be removed by `dbt clean`
  - "target"
  - "dbt_packages"


# Configuring models
# Full documentation: https://docs.getdbt.com/docs/configuring-models

# In this example config, we tell dbt to build all models in the example/
# directory as views. These settings can be overridden in the individual model
# files using the `{{ config(...) }}` macro.
models:
  nyc_yellow_taxi:
  # Config indicated by + and applies to all files under models/example/
    taxi_rides:
    +materialized: view
    


with source_data as (
    -- Add the query as described to generate the data model
    ____
)

select * from source_data


#!/usr/bin/env python3
import duckdb
con = duckdb.connect('dbt.duckdb', read_only=True)
print(con.sql('select * from taxi_rides_raw limit 10'))
print(con.sql('select count(*) as total_rides from taxi_rides_raw'))
if (con.execute('select count(*) as total_rides from taxi_rides_raw').fetchall()[0][0] == 300000):
  with open('/home/repl/workspace/successful_data_check', 'w') as f:
    f.write('300000')


Run the following commands in the terminal:
dbt run
./datacheck



# Name your project! Project names should contain only lowercase characters
# and underscores. A good package name should reflect your organization's
# name or the intended use of these models
name: 'nyc_yellow_taxi'
version: '1.0.0'
config-version: 2

# This setting configures which "profile" dbt uses for this project.
profile: 'nyc_yellow_taxi'

# These configurations specify where dbt should look for different types of files.
# The `model-paths` config, for example, states that models in this project can be
# found in the "models/" directory. You probably won't need to change these!
model-paths: ["models"]
analysis-paths: ["analyses"]
test-paths: ["tests"]
seed-paths: ["seeds"]
macro-paths: ["macros"]
snapshot-paths: ["snapshots"]

target-path: "target"  # directory which will store compiled SQL files
clean-targets:         # directories to be removed by `dbt clean`
  - "target"
  - "dbt_packages"


# Configuring models
# Full documentation: https://docs.getdbt.com/docs/configuring-models

# In this example config, we tell dbt to build all models in the example/
# directory as views. These settings can be overridden in the individual model
# files using the `{{ config(...) }}` macro.
models:
  nyc_yellow_taxi:
  # Config indicated by + and applies to all files under models/example/
    taxi_rides:
    +materialized: view


with source_data as (
    -- Add the query as described to generate the data model
    select * from read_parquet('yellow_tripdata_2023-01-partial.parquet')
)

select * from source_data


Run the following commands in the terminal:
dbt run
./datacheck   


프로젝트 실행하기

dbt 모델이란 무엇인가요?

옵션

데이터 모델에 대한 참

데이터 모델에 대한 거짓

데이터 모델의 특징


# Name your project! Project names should contain only lowercase characters
# and underscores. A good package name should reflect your organization's
# name or the intended use of these models
name: 'nyc_yellow_taxi'
version: '1.0.0'
config-version: 2

# This setting configures which "profile" dbt uses for this project.
profile: 'nyc_yellow_taxi'

# These configurations specify where dbt should look for different types of files.
# The `model-paths` config, for example, states that models in this project can be
# found in the "models/" directory. You probably won't need to change these!
model-paths: ["models"]
analysis-paths: ["analyses"]
test-paths: ["tests"]
seed-paths: ["seeds"]
macro-paths: ["macros"]
snapshot-paths: ["snapshots"]

target-path: "target"  # directory which will store compiled SQL files
clean-targets:         # directories to be removed by `dbt clean`
  - "target"
  - "dbt_packages"


# Configuring models
# Full documentation: https://docs.getdbt.com/docs/configuring-models

# In this example config, we tell dbt to build all models in the example/
# directory as views. These settings can be overridden in the individual model
# files using the `{{ config(...) }}` macro.
#models:
#  nyc_yellow_taxi:
#  # Config indicated by + and applies to all files under models/example/
#    taxi_rides:
#    +materialized: view
    


Run the following command in the terminal:

dbt run


select * from 'yellow_tripdata_2023-01-partial.parquet'


Run the following command in the terminal:

cd nyc_yellow_taxi
dbt run

dbt 모델 만들기

dbt 모델 업데이트하기

프로젝트

모델 전용

구성 파일


-- Update with SQL to return requested information
select 
  date_part('day', tpep_pickup_datetime) as day,
  ____ as total_cc_riders
from taxi_rides_raw
-- Refer to the Payment_type in schema doc
where payment_type = ____
group by day


#!/usr/bin/env python3
import duckdb
con = duckdb.connect('dbt.duckdb', read_only=True)
print(con.sql('select * from total_creditcard_riders_by_day'))
if (con.execute('select * as total_rides from total_creditcard_riders_by_day').fetchall()[0][1] == 54743):
  with open('/home/repl/workspace/successful_data_check', 'w') as f:
    f.write('54743')
    



-- Update with SQL to return requested information
select 
   date_part('day', tpep_pickup_datetime) as day,
   count(*) as total_cc_riders
from taxi_rides_raw
-- Refer to the Payment_type in schema doc
where payment_type = 1
group by day


dbt 프로젝트와 모델

Jinja 템플릿을 사용해 dbt 모델을 간소화하고, `ref` 함수를 통해 계층적 의존성을 정의하여 올바른 모델 실행을 보장하는 방법을 학습합니다.

dbt 문서 생성 및 빌드

dbt docs 명령 옵션

dbt 문서화 흐름

dbt 문서 생성하기

Jinja 템플릿

Jinja로 무엇을 할 수 있나요?

Jinja 템플릿 처리하기

dbt의 계층형 모델

계층형 모델 생성

모델 계층 업데이트하기

dbt 모델 더 알아보기

이 과정은 dbt(data build tool)를 소개합니다. dbt는 ELT(추출, 변환, 적재) 파이프라인의 구축과 유지 관리를 위해 널리 쓰이며, Analytics Engineering의 부상을 이끈 도구입니다. 이 과정을 통해 데이터 웨어하우스를 구축하고, 데이터 모델링과 변환을 수행하며, 데이터 검증을 위한 테스트를 설계하는 방법을 배웁니다. 또한 SQL과 셸 명령을 사용해 dbt로 다양한 작업을 수행하고, 웨어하우스 사용자에게 제공할 문서를 생성하는 방법도 익히게 됩니다!

dbt(데이터 빌드 툴)은 데이터 세계를 강타했다. 이 과정은 dbt를 사용하여 예제 데이터 웨어하우스를 구현하는 개념, 용어 및 방법을 소개합니다. 데이터 웨어하우징 구현 시 DBT가 무엇인지, 언제 사용해야 하는지, 그리고 모범 사례에 대한 이해를 얻을 수 있습니다. 실제 데이터셋을 활용하여 데이터 분석가, 데이터 엔지니어링, 애널리틱스 엔지니어링 역할에서 구현되는 추출(Extract), 로드(Load), 변환(Transform) 작업을 수행하게 됩니다.

학습자들은 데이터 웨어하우스를 처음부터 정의하고, 데이터를 모델링 및 변환하며, 테스트를 구축하는 기술을 습득하게 됩니다! 이 과정은 구현하려는 데이터 웨어하우스 유형에 관계없이 DBT 여정에서 구축할 수 있는 탄탄한 기반을 제공할 것입니다. SQL 및 셸 명령어를 활용한 연습을 통해 dbt의 사용 방법과 시기에 대한 자신감을 얻으세요.

Data Warehousing Concepts

Introduction to Shell

Joining Data in SQL

이 과정은 데이터 모델링, 변환, 테스트 및 문서 작성을 위한 dbt를 소개합니다.

dbt 입문

이 과정은 데이터 모델링, 변환, 테스트 및 문서 생성을 위한 DBT를 소개합니다.

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