# dbt - Funciones avanzadas (Data Analytics)

> Macros Jinja, tests personalizados, packages, hooks, snapshots, incremental models, orquestación CI/CD

- 20 preguntas de entrevista
- Senior
- [Preguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista.md)

## 1. ¿Cuál es la diferencia entre una macro y un modelo en dbt?

**Respuesta**

Una macro es un bloque de código Jinja reutilizable que genera SQL dinámicamente, mientras que un modelo es un archivo SQL que produce una tabla o vista en el data warehouse. Las macros ayudan a factorizar código repetitivo y crear funciones personalizadas, mientras que los modelos definen la estructura de los datos transformados.

## 2. ¿Cómo declarar una macro personalizada en dbt?

**Respuesta**

Una macro dbt se declara en un archivo .sql dentro de la carpeta macros/ usando las etiquetas Jinja macro y endmacro. El nombre de la macro se define en la etiqueta macro, y puede aceptar parámetros. La macro es luego invocable en los modelos usando la sintaxis de dobles llaves de Jinja.

## 3. ¿Cuál es el principal beneficio de los incremental models en dbt?

**Respuesta**

Los incremental models permiten procesar solo datos nuevos o modificados desde la última ejecución, en lugar de reconstruir toda la tabla. Esto reduce significativamente el tiempo de ejecución y los costos de compute para tablas grandes, manteniendo los datos actualizados.

## 17 preguntas más disponibles

- ¿Qué configuración se requiere para definir un incremental model en dbt?
- ¿Cuál es el propósito de la estrategia merge en un incremental model de dbt?

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