# Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション (Data Engineering)

> astronomer-cosmos、DbtDagParser、Airflow内でのdbt run/test、依存関係の管理、エンドツーエンドのモニタリング

- 20 面接問題
- Senior
- [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md)

## 1. astronomer-cosmosを使ってdbtをAirflowに統合する主な利点は何ですか?

**回答**

Astronomer-cosmosはdbtのmodelを自動的に個別のAirflowタスクに変換し、Airflow UIで各modelに対する細かい可視性を提供します。これにより、dbtプロジェクト全体ではなく、各modelレベルでAirflowの機能(リトライ、アラート、モニタリング)を活用できます。

## 2. cosmosはAirflow DAG内のdbt model間の依存関係をどのように扱いますか?

**回答**

Cosmosはdbtのmanifest.jsonを解析してmodel間の依存関係グラフを抽出します。次に、対応するAirflowタスク間の依存関係(upstream/downstream)を自動的に作成し、dbtプロジェクトのrefsで定義された実行順序を尊重します。

## 3. cosmosの'local'モードと'docker'モードの実行の違いは何ですか?

**回答**

ローカルモードでは、cosmosはAirflowワーカーのPython環境で直接dbtを実行するため、dbtのインストールが必要です。dockerモードでは、各dbtタスクは独自のdbtイメージを持つ独立したDockerコンテナで実行され、より良い分離性と依存関係の再現性を提供します。

## さらに17問利用可能

- タグに基づいてdbt modelのサブセットのみを実行するようにcosmosを構成するにはどうすればよいですか?
- cosmosを使用したAirflow-dbt統合におけるDbtTaskGroupの役割は何ですか?

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