Как выполнить задание по активам в Dagster с помощью DBT: полное руководство?

В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать Dagster совместно с DBT (Data Build Tool) для управления активами данных. DBT упрощает процесс трансформации данных, а Dagster обеспечивает надежную оркестрацию этих трансформаций, предлагая мощные инструменты для управления зависимостями, мониторинга и тестирования.

Понимание DBT Assets и их роли

Что такое DBT Assets?

DBT assets – это представление ваших моделей данных, источников, снепшотов и других компонентов DBT в виде графа зависимостей. Это позволяет отслеживать, как данные преобразуются на каждом этапе пайплайна, обеспечивая прозрачность и облегчая отладку.

Как DBT управляет активами?

DBT использует dbt_project.yml файл для определения структуры проекта, включая пути к моделям, источникам и другим артефактам. DBT CLI команды, такие как dbt run, dbt build, dbt test, позволяют выполнять трансформации, строить модели и тестировать их. DBT также поддерживает материализации (materializations), определяющие, как модели данных должны быть построены в базе данных (например, table, view, incremental).

Интеграция Dagster и DBT для управления активами

Настройка интеграции Dagster с DBT

Для интеграции Dagster с DBT необходимо установить пакет dagster-dbt. Это можно сделать с помощью pip:

pip install dagster-dbt

Затем необходимо настроить Dagster, указав путь к вашему DBT проекту. Это обычно делается путем создания Dagster DbtCliResource.

from dagster_dbt import DbtCliResource

dbt_resource = DbtCliResource(project_dir="path/to/your/dbt_project")

@repository
def your_repository():
    return [define_your_job(resource_defs={"dbt": dbt_resource})]

Определение и запуск DBT Assets в Dagster

После настройки интеграции, Dagster может автоматически обнаруживать ваши DBT модели как активы. Вы можете использовать декоратор @dbt_assets для автоматического создания Dagster активов из ваших DBT моделей.

from dagster_dbt import dbt_assets

@dbt_assets(manifest="path/to/your/dbt_project/target/manifest.json")
def your_dbt_assets(context: AssetExecutionContext, dbt: DbtCliResource):
    yield from dbt.cli(
        ["build"],
        context=context,
        target="dev",
        profiles_dir="path/to/your/dbt_project",
    ).stream()

Выполнение заданий по активам с помощью DBT и Dagster

Пошаговое руководство по созданию и выполнению заданий

1. Определение активов DBT: Создайте DBT модели, используя SQL или Python (с помощью dbt-core >=1.7). Укажите материализации (table, view, incremental) в файлах моделей.

2. Интеграция с Dagster: Используйте dagster-dbt для обнаружения и представления ваших DBT моделей как активов Dagster.

3. Определение заданий Dagster: Создайте задания Dagster, которые запускают ваши DBT активы. Вы можете использовать dbt_assets для автоматического создания активов.

   Реклама

4. Запуск заданий: Запустите задания Dagster через UI или CLI. Dagster будет управлять выполнением DBT моделей в правильном порядке, учитывая зависимости.

5. Мониторинг выполнения: Используйте UI Dagster для мониторинга выполнения заданий, просмотра логов и анализа ошибок.

Лучшие практики для работы с активами в DBT и Dagster

• Используйте dbt build: Вместо отдельных команд dbt run и dbt test, используйте dbt build, чтобы запустить пайплайн трансформации и тесты в одном шаге.

• Организуйте свой DBT проект: Следуйте стандартной структуре DBT проекта, чтобы упростить интеграцию с Dagster.

• Используйте материализации: Выбирайте правильные материализации для ваших моделей, чтобы оптимизировать производительность.

• Документируйте свои активы: Используйте DBT для документирования ваших моделей и источников. Dagster может использовать эту документацию для создания более понятного графа активов.

Расширенное управление активами и тестирование

Тестирование DBT Assets

DBT предоставляет мощные инструменты для тестирования данных. Вы можете определять тесты непосредственно в файлах моделей или в отдельных файлах тестов.

-- models/your_model.sql

SELECT
    id,
    value
FROM
    source_table
WHERE
    value IS NOT NULL

# models/your_model.yml

version: 2

models:

  - name: your_model
    columns:

      - name: id
        tests:

          - unique

          - not_null

      - name: value
        tests:

          - not_null

Dagster автоматически запускает эти тесты при выполнении DBT активов. Вы можете использовать Dagster UI для просмотра результатов тестов.

Мониторинг и версионирование активов

Dagster предоставляет возможности мониторинга выполнения заданий и lineage активов. Вы можете отслеживать время выполнения, успешность и неудачи заданий. Dagster также позволяет отслеживать зависимости между активами, что упрощает отладку и анализ проблем.

Для версионирования активов можно использовать Git и другие системы контроля версий. Dagster также поддерживает интеграцию с системами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana.

Заключение

Интеграция Dagster и DBT предоставляет мощную платформу для управления активами данных. Dagster обеспечивает надежную оркестрацию, мониторинг и тестирование, а DBT упрощает процесс трансформации данных. Следуя рекомендациям, представленным в этом руководстве, вы сможете эффективно использовать Dagster и DBT для построения надежных и масштабируемых пайплайнов данных.