# Airflow + dbt - Pipeline-Orchestrierung (Data Engineering)

> astronomer-cosmos, DbtDagParser, dbt run/test in Airflow, Abhängigkeitsverwaltung, End-to-End-Monitoring

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## 1. Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von astronomer-cosmos zur Integration von dbt in Airflow?

**Antwort**

Astronomer-cosmos wandelt dbt-Models automatisch in einzelne Airflow-Tasks um und bietet damit granulare Sichtbarkeit jedes Models in der Airflow-UI. Dies ermöglicht die Nutzung von Airflow-Funktionen (Retry, Alerting, Monitoring) auf Model-Ebene statt für das gesamte dbt-Projekt.

## 2. Wie verwaltet cosmos Abhängigkeiten zwischen dbt-Models in einem Airflow-DAG?

**Antwort**

Cosmos analysiert die manifest.json von dbt, um den Abhängigkeitsgraphen zwischen Models zu extrahieren. Anschließend werden automatisch Abhängigkeitsbeziehungen (Upstream/Downstream) zwischen den entsprechenden Airflow-Tasks erstellt und damit die durch Refs im dbt-Projekt definierte Ausführungsreihenfolge eingehalten.

## 3. Was ist der Unterschied zwischen den Ausführungsmodi 'local' und 'docker' in cosmos?

**Antwort**

Im Local-Modus führt cosmos dbt direkt in der Python-Umgebung des Airflow-Workers aus, wofür dbt installiert sein muss. Im Docker-Modus läuft jede dbt-Task in einem isolierten Docker-Container mit eigenem dbt-Image, was bessere Isolation und Reproduzierbarkeit der Abhängigkeiten bietet.

## 17 weitere Fragen verfügbar

- Wie konfiguriert man cosmos, um nur eine Teilmenge der dbt-Models basierend auf Tags auszuführen?
- Welche Rolle spielt DbtTaskGroup bei der Airflow-dbt-Integration mit cosmos?

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