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我认为Spark是一个很好的工具,如果你有大数据工作负载,需要大量的繁重工作,并且你有工程师为你建立管道,那么Spark就是一个很好的工具。我认为,如果你有大数据工作负载,需要大量的繁重工作,而且你有工程师可以为你建立管道,那么Spark是一个伟大的工具。Spark仍然比SQL更有表现力,而且你对Spark中的处理方式的控制要比SQ...
最近体验了一下dbt这个产品,该产品在2022年2月份以42亿美元的估值筹集了2.22亿美元的D轮融资,Snowflake Inc.、Databricks Inc.、Alphabet Inc. 的GV基金和Salesforce.com Inc.的风险投资部门都参与了这一轮融资。想研究一下该产品的用户体验,使用,以及操作流程,有哪些功能。 开始 进入官网 https://www.getdbt.co...
而类似dbt这种支持多种数据仓库的工具,可以更容易融入公司现有的数据架构体系。比如,已经用spark sql或者trino等工具做ETL了,可以再增加一个dbt工具来帮忙实现数据建模、数据目录、血缘关系和数据质量等配套功能。
我们要在配置文件里指定数据转换的来源信息在哪里,目标在哪里(处理之后的数据存储的地方,可能是PostgreSQL、BigQuery、Spark等)。在数据源中,我们用 yaml 文件和.sql文件一起描述了”从哪里取哪些数据,如何做变换,输出什么“的信息。 starter-project-dbt-cli...
你现在可以使用 YAML 文件来定义数据快照,而不再需要使用 SQL。这在 dbt 中定义数据源时提供了一致性,并且提供了一种更简洁的方法。 YAML(snapshots/orders_snapshot.yml): 快照: - 名称: orders_snapshot 关系源: source('jaffle_shop', 'orders') ...
我们要在配置文件里指定数据转换的来源信息在哪里,目标在哪里(处理之后的数据存储的地方,可能是 PostgreSQL、BigQuery、Spark 等)。在数据源中,我们用 yaml 文件和 .sql 文件一起描述了”从哪里取哪些数据,如何做变换,输出什么“的信息。这个截图就是 dbt 官方文档中的示例项目中的文件和配置,可以看到 models/...
當系統提示您選擇databricks或spark資料庫時,請輸入對應至databricks的數位。 出現值提示host時,請執行下列動作: 針對計算,輸入Azure Databricks 計算的[進階選項]、[JDBC/ODBC] 索引標籤標的 [伺服器主機名] 值。 針對SQL 倉儲,從 SQL 倉儲的[連線詳細數據] 索引標籤輸入 [伺服器主機名] 值。
支持的数据仓库 🏭 DBT官方支持的数据仓库包括Redshift、BigQuery、Snowflake和Spark。此外,还有一些数据仓库公司提供支持,如ClickHouse、Databricks、Impala、Oracle、Trino(Presto)、Teradata和TiDB。社区也提供了一些支持,如SQL Server、Athena、Vertica、Greenplum和DB2。DBT的主要功能 🌟...
options={'type':'mor','primaryKey':'id','precombineKey':'ts', }, unique_key='id', partition_by='datestr', pre_hook=["set spark.sql.datetime.java8API.enabled=false;"], ) }} 总结 希望本篇博文可以助力基于Apache Hudi 与 dbt构建开放的 Lakehouse !