"""self.log.info(f'Executing DbtOperator with dbt_command={self.dbt_command}')# 构建要执行的 bash 命令bash_command=f'cd{self.dbt_project_dir}&& dbt{self.dbt_command}'# 使用 subprocess 模块执行 bash 命令,并实时输出到标准输出process=subprocess.Popen(bash_command,stdout=subprocess.PIPE,stderr...
使用KuberenetesPodOperator 创建 DBT 任务 使用KubernetesPodOperator 运行 DBT 任务 调度程序生成一个 pod 来运行 DBT 任务(简化) 任务拉取最新的 DBT 仓库镜像 然后该任务运行特定于模型的自定义命令 在这种情况下,如果为集群分配了足够的节点,当有大量活跃的 DBT 任务时,集群只会增加节点的数量来处理传入的工作...
随着DBT 存储库与 Airflow 存储库的分离,现在整体部署如下所示: 对于每个 DBT 任务,PythonOperator 运行以下函数: 使用PythonOperator 创建 DBT 任务 下图进一步细分了 Airflow 为特定模型运行 DBT 任务时发生的情况: 气流调度器生成一个 pod 来运行 DBT 任务 pod 向 RPC 服务器发出请求,指定它要运行的命令 RPC ...
如果我们使用 Airflow 来运行 DBT,我们可以使用 BashOperator 来执行 dbt 命令,或者我们可以创建一个 DBTOperator 来处理这些任务。后者有很多好处,我将解释为什么你可能需要自己创建一个 DBTOperator。 我们从使用airflow-dbt项目提供的开源实现开始我们的DBTOperator之旅。那在最初的几周或几个月里运行良好,但我们意...
from airflow import DAG from airflow_dbt.operators.dbt_operator import ( DbtSeedOperator, DbtSnapshotOperator, DbtRunOperator, DbtTestOperator, DbtCleanOperator, ) from airflow.utils.dates import days_ago default_args = { 'dir': '/srv/app/dbt', 'start_date': days_ago(0) } with DAG(...
基于airflow connections 的链接,而不是dbt profile 原生支持虚拟环境,避免冲突 模型完成之后会立即进行测试运行,可以尽早发现错误 当上游数据进入变动的是否基于airflow 的数据感知调度,立即进行执行 转换dbt 模型为task 以及task groups 包含了重试以及报警。。。
基于airflow connections 的链接,而不是dbt profile 原生支持虚拟环境,避免冲突 模型完成之后会立即进行测试运行,可以尽早发现错误 当上游数据进入变动的是否基于airflow 的数据感知调度,立即进行执行 转换dbt 模型为task 以及task groups 包含了重试以及报警。。。
解决方案是转向多文件方法，我们为想要动态创建的每个 DAG 生成一个 .py 文件。通过这样做，我们将 DAG 生成过程纳入了我们的 DBT 项目存储库中。项目现在成为 DAG 的另一个生成者，将动态生成的文件推送到 DAG 存储桶中。Astronomer 在此处有一篇关于单文件方法和多文件方法的精彩文章。调优配置 当我们转向 Celery...
然而,在我们的堆栈中有一个重要特点:大部分任务都是轻量级的DBT增量转换,很少有长时间运行的模型(大约 1 小时左右)。 我们面临的第一个问题是启动任务的开销。由于 KubernetesExecutor 在单独的 Pod 中运行每个任务,有时候初始化 Pod 的等待时间比任务本身的运行时间还要长。由于我们有许多小任务,我们不得不不断等...
dbt is a SQL-based data engineering framework maintained by the team at dbt Labs. You can use dbt as part of dbt Cloud (vendor solution) or dbt Core (open-source solution). dbt empowers data engineers and data analysts to transform data in the warehouse (e.g., Snowflake) through SQL...