# Airflow + dbt - Orchestrazione delle pipeline (Data Engineering) > astronomer-cosmos, DbtDagParser, dbt run/test in Airflow, gestione delle dipendenze, monitoraggio end-to-end - 20 domande da colloquio - Senior - [Domande da colloquio: Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio.md) ## 1. Qual è il vantaggio principale dell'utilizzo di astronomer-cosmos per integrare dbt in Airflow? **Risposta** Astronomer-cosmos converte automaticamente i model dbt in task Airflow individuali, fornendo visibilità granulare su ciascun model nell'interfaccia Airflow. Questo permette di sfruttare le funzionalità di Airflow (retry, alerting, monitoring) a livello di model piuttosto che sull'intero progetto dbt. ## 2. Come gestisce cosmos le dipendenze tra i model dbt in un DAG Airflow? **Risposta** Cosmos analizza il manifest.json di dbt per estrarre il grafo delle dipendenze tra i model. Quindi crea automaticamente le relazioni di dipendenza (upstream/downstream) tra i task Airflow corrispondenti, rispettando così l'ordine di esecuzione definito dai refs nel progetto dbt. ## 3. Qual è la differenza tra le modalità di esecuzione 'local' e 'docker' in cosmos? **Risposta** In modalità local, cosmos esegue dbt direttamente nell'ambiente Python del worker Airflow, richiedendo che dbt sia installato. In modalità docker, ogni task dbt viene eseguito in un container Docker isolato con la propria immagine dbt, offrendo migliore isolamento e riproducibilità delle dipendenze. ## Altre 17 domande disponibili - Come configurare cosmos per eseguire solo un sottoinsieme di model dbt basato sui tag? - Qual è il ruolo di DbtTaskGroup nell'integrazione Airflow-dbt con cosmos? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Engineering - [Linux & Shell - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/linux-shell-basics.md): 20 domande, Junior - [Git & GitHub - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/git-github-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Python avanzato per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/python-advanced-de.md): 25 domande, Junior - [Docker - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-fundamentals.md): 25 domande, Junior - [Google Cloud Platform - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/gcp-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [CI/CD e qualità del codice](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/ci-cd-code-quality.md): 20 domande, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-compose.md): 20 domande, Mid-Level - [FastAPI - API per dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/fastapi.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL avanzato per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/sql-advanced-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Lake - Architettura e ingestione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-lake.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/bigquery-de.md): 20 domande, Mid-Level - [PostgreSQL - Amministrazione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/postgresql-admin.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-modeling-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Ingestione dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/fivetran-airbyte.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-fundamentals-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Apache Airflow - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [Kubernetes - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-advanced-de.md): 20 domande, Senior - [Pattern ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/etl-elt-patterns.md): 20 domande, Senior - [Apache Airflow - Avanzato](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-advanced.md): 20 domande, Senior - [PySpark - Elaborazione su larga scala](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pyspark.md): 20 domande, Senior - [Google Pub/Sub - Streaming di dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pubsub-streaming.md): 20 domande, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/apache-beam-dataflow.md): 20 domande, Senior - [Kubernetes - Produzione e scaling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-advanced.md): 20 domande, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/terraform.md): 20 domande, Senior - [Database NoSQL](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/nosql-databases.md): 20 domande, Senior - [Data Architecture moderna](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-architecture.md): 20 domande, Senior - [Monitoraggio e osservabilità](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/monitoring-observability.md): 20 domande, Senior - [IAM e sicurezza dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/iam-security-de.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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