dbt - Geavanceerde functies
Jinja-macro's, custom tests, packages, hooks, snapshots, incremental models, CI/CD-orkestratie
1Wat is het verschil tussen een macro en een model in dbt?
Wat is het verschil tussen een macro en een model in dbt?
Antwoord
Een macro is een herbruikbaar Jinja-codeblok dat dynamisch SQL genereert, terwijl een model een SQL-bestand is dat een tabel of view in het data warehouse produceert. Macro's helpen bij het factoriseren van herhalende code en het maken van aangepaste functies, terwijl modellen de structuur van getransformeerde data definiëren.
2Hoe declareer je een aangepaste macro in dbt?
Hoe declareer je een aangepaste macro in dbt?
Antwoord
Een dbt-macro wordt gedeclareerd in een .sql-bestand binnen de map macros/ met behulp van Jinja macro- en endmacro-tags. De macro-naam wordt gedefinieerd in de macro-tag en kan parameters accepteren. De macro is dan aanroepbaar in modellen via de Jinja-syntaxis met dubbele accolades.
3Wat is het belangrijkste voordeel van incremental models in dbt?
Wat is het belangrijkste voordeel van incremental models in dbt?
Antwoord
Incremental models maken het mogelijk om alleen nieuwe of gewijzigde data sinds de laatste run te verwerken, in plaats van de hele tabel opnieuw op te bouwen. Dit vermindert de uitvoeringstijd en computekosten voor grote tabellen aanzienlijk, terwijl de data up-to-date blijft.
Welke configuratie is vereist om een incremental model in dbt te definiëren?
Wat is het doel van de merge-strategie in een dbt incremental model?
+17 gespreksvragen
Andere Data Analytics-sollicitatieonderwerpen
Google Sheets - Grondbeginselen
Google Sheets - Geavanceerde formules
SQL - Grondbeginselen
SQL - Aggregaties en groeperingen
SQL - Joins
BigQuery - Grondbeginselen
Data Cleaning - Data opschonen
KPI's en business-metrieken
Beschrijvende statistiek
Zapier en No-Code automatisering
Principes van datavisualisatie
Python & Pandas - Grondbeginselen
Google Sheets - Geautomatiseerde dashboards
SQL - Subquery's en CTE's
SQL - Window Functions
BigQuery - Geavanceerde functies
Data Modeling
Funnel- en conversieanalyse
Cohort- en retentieanalyse
Google Tag Manager en tracking
API's en webhooks
dbt - Grondbeginselen
AB Testing en toegepaste statistiek
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Basisprincipes
SQL - Geavanceerde analytische queries
Power BI - DAX en geavanceerde dashboards
Python Analytics - Geavanceerde analyse en ML
Beheers Data Analytics voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis