dbt - Funkcje zaawansowane
Makra Jinja, testy niestandardowe, pakiety, hooks, snapshots, modele inkrementalne, orkiestracja CI/CD
1Jaka jest różnica między makrem a modelem w dbt?
Jaka jest różnica między makrem a modelem w dbt?
Odpowiedź
Makro to wielokrotnego użytku blok kodu Jinja, który dynamicznie generuje SQL, podczas gdy model to plik SQL, który tworzy tabelę lub widok w hurtowni danych. Makra pomagają faktoryzować powtarzalny kod i tworzyć niestandardowe funkcje, podczas gdy modele definiują strukturę przekształconych danych.
2Jak zadeklarować niestandardowe makro w dbt?
Jak zadeklarować niestandardowe makro w dbt?
Odpowiedź
Makro dbt jest deklarowane w pliku .sql w folderze macros/ przy użyciu tagów Jinja macro i endmacro. Nazwa makra jest zdefiniowana w tagu macro i może przyjmować parametry. Makro można następnie wywołać w modelach przy użyciu składni podwójnych nawiasów klamrowych Jinja.
3Jaka jest główna korzyść z modeli inkrementalnych w dbt?
Jaka jest główna korzyść z modeli inkrementalnych w dbt?
Odpowiedź
Modele inkrementalne pozwalają przetwarzać tylko nowe lub zmodyfikowane dane od ostatniego uruchomienia, zamiast odbudowywać całą tabelę. Znacznie zmniejsza to czas wykonania i koszty compute dla dużych tabel, jednocześnie utrzymując dane na bieżąco.
Jaka konfiguracja jest wymagana do zdefiniowania modelu inkrementalnego w dbt?
Jakie jest przeznaczenie strategii merge w modelu inkrementalnym dbt?
+17 pytań z rozmów
Inne tematy rekrutacyjne Data Analytics
Google Sheets - Podstawy
Google Sheets - Zaawansowane formuły
SQL - Podstawy
SQL - Agregacje i grupowanie
SQL - Złączenia
BigQuery - Podstawy
Data Cleaning - Czyszczenie danych
KPI i metryki biznesowe
Statystyka opisowa
Zapier i automatyzacja No-Code
Zasady wizualizacji danych
Python & Pandas - Podstawy
Google Sheets - Automatyczne dashboardy
SQL - Podzapytania i CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Funkcje zaawansowane
Data Modeling
Analiza funneli i konwersji
Analiza kohort i retencji
Google Tag Manager i tracking
API i webhooki
dbt - Podstawy
AB Testing i statystyka stosowana
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Podstawy
SQL - Zaawansowane zapytania analityczne
Power BI - DAX i zaawansowane dashboardy
Python Analytics - Zaawansowana analiza i ML
Opanuj Data Analytics na następną rozmowę
Uzyskaj dostęp do wszystkich pytań, flashcards, testów technicznych, ćwiczeń code review i symulatorów rozmów.
Zacznij za darmo