dbt cloud 集成主要分为两个部分,第一是获得数据平台(比如bigquery)的授权,试想一下,当我们在 dbt cloud 上配置了定时器任务,到点后 dbt 像一个虚拟的开发一样帮我们更新 dbt modle 以及把 model 结果写入目标数据平台,很明显我们也需要让这个虚拟开发获得跟我们相同的数据访问 & 写入权限,也就是 GCP 。第二...
若要使用 Partner Connect 连接到 dbt Cloud,请按照使用Partner Connect 连接到数据准备合作伙伴中的步骤操作。 dbt Cloud 连接与标准数据准备和转换 connections 不同,方法如下:除服务主体和个人访问令牌之外,Partner Connect 连接还会默认创建一个名为 DBT_CLOUD_ENDPOINT 的 SQL 仓库(以前称为 SQL 终结点)。
因為dbt Cloud 和 dbt Core 可以使用託管的 Git 存放庫(例如,在 GitHub、GitLab 或 BitBucket 上),所以您可以使用 dbt Cloud 來建立 dbt 專案,然後將它提供給 dbt Cloud 和 dbt Core 使用者。 如需詳細資訊,請參閱 在dbt 網站上建立 dbt 專案 和使用 現有的專案。
总而言之,你接下来要使用的 dbt 命令都是基于 dbt core,所以这个必须安装(后面细说)。 dbt Cloud:dbt Cloud是dbt的云服务,构建在dbt Core的基础之上。它提供了托管服务,CI/CD 部署以及图形化的用户界面,能让你直接在平台运行dbt模型而无需自己设置和搭建基础设施,关于 dbt cloud 我后续单独出一篇文章。 总而言...
虽然 dbt Cloud 为调度和执行多存储库 dbt 项目提供了强大的解决方案，但它需要大量投资，并非每个组织都能负担得起或认为合理。一种常见的替代方案是使用Cloud Composer（Google Cloud 的托管Apache Airflow服务）运行 dbt 项目。Cloud Composer 提供了一个托管环境，其中包含大量预定义依赖项。但是，根据我的经验，...
Because dbt Cloud and dbt Core can use hosted git repositories (for example, on GitHub, GitLab or BitBucket), you can use dbt Cloud to create a dbt project and then make it available to your dbt Cloud and dbt Core users. For more information, see Creating a dbt project and Using an...
1.2 dbt core 与 dbt cloud 的区别 我们在 dbt 文档开头会留意到两个比较重要的名词,dbt core 和 dbt cloud,新手可能已经不知道该从哪个入手了,这里先解释下区别: dbt core:dbt Core是dbt的开源部分,它提供了数据建模、转换和管理的核心功能。使用dbt Core,你可以定义和运行数据转换模型,生成 SQL 查询,并将数...
Schedule data modeling tasks to make data easy to query. Learn to use dbt Cloud to model data to optimize your data warehouse. Learn more.
dbt Core (和 dbt Cloud) 可以使用託管的 Git 存放庫。 如需詳細資訊,請參閱 dbt 網站上的建立 dbt 專案和使用現有的專案。 安裝需求 安裝dbt Core 之前,您必須在本機開發電腦上安裝下列專案: Python3.7 或更高版本 用來建立 Python 虛擬環境的公用程式(例如pipenv) ...
dbt 除了本地 CLI 工具外,还支持dbt Cloud(目前,dbt Cloud 只支持 dbt-lab 官方维护的 adapter),其中本地 CLI 工具有多种安装方式。我们这里直接使用 pypi 安装 dbt 和 dbt-tidb 插件。 安装dbt 和 dbt-tidb,只需要一条命令,因为 dbt 会作为依赖在安装 dbt-tidb 的时候顺便安装。