# dbt - Podstawy (Data Engineering)

> Projekt dbt, models, sources, refs, tests, dokumentacja, materializations (table, view, incremental), seeds

- 20 pytań z rozmów
- Mid-Level
- [Pytania z rozmów: Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest dbt (data build tool)?

**Odpowiedź**

dbt to narzędzie do transformacji danych, które pozwala na pisanie transformacji w SQL i wykonywanie ich w data warehouse. Stosuje zasady inżynierii oprogramowania (wersjonowanie, tests, dokumentacja) do pracy transformacji danych. dbt nie obsługuje ekstrakcji ani ładowania (E i L w ELT), tylko transformację.

## 2. Jaka jest podstawowa struktura projektu dbt?

**Odpowiedź**

Projekt dbt zawiera plik dbt_project.yml w katalogu głównym, który definiuje konfigurację projektu. Główne foldery to models (zawierający pliki SQL), tests dla niestandardowych testów, macros dla makr Jinja, seeds dla plików CSV oraz snapshots dla przechwytywania danych historycznych. Plik profiles.yml (zwykle poza projektem) definiuje połączenia z warehouse.

## 3. Jaka jest rola pliku profiles.yml w dbt?

**Odpowiedź**

Plik profiles.yml zawiera informacje o połączeniach z data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift, PostgreSQL itp.). Zwykle jest przechowywany w folderze ~/.dbt/, a nie w projekcie, aby uniknąć wersjonowania wrażliwych credentials. Każdy profil może mieć wiele targets (dev, prod), co pozwala na łatwe przełączanie między środowiskami.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Czym jest model w dbt?
- Jaka jest rola funkcji ref() w dbt?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Engineering

- [Linux & Shell - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/linux-shell-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Git & GitHub - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/git-github-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [Zaawansowany Python dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/python-advanced-de.md): 25 pytań, Junior
- [Docker - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-fundamentals.md): 25 pytań, Junior
- [Google Cloud Platform - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/gcp-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [CI/CD i jakość kodu](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/ci-cd-code-quality.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Docker Compose](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/docker-compose.md): 20 pytań, Mid-Level
- [FastAPI - API danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fastapi.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany SQL dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Lake - Architektura i wprowadzanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-lake.md): 20 pytań, Mid-Level
- [BigQuery dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/bigquery-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [PostgreSQL - Administracja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/postgresql-admin.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Modeling dla Data Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-modeling-de.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Fivetran & Airbyte - Pozyskiwanie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/fivetran-airbyte.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Apache Airflow - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Kubernetes - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Zaawansowane funkcje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced-de.md): 20 pytań, Senior
- [Wzorce ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/etl-elt-patterns.md): 20 pytań, Senior
- [Apache Airflow - Zaawansowany](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Airflow + dbt - Orkiestracja pipeline'ów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/airflow-dbt-integration.md): 20 pytań, Senior
- [PySpark - Przetwarzanie na dużą skalę](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pyspark.md): 20 pytań, Senior
- [Google Pub/Sub - Streaming danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/pubsub-streaming.md): 20 pytań, Senior
- [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/apache-beam-dataflow.md): 20 pytań, Senior
- [Kubernetes - Produkcja i skalowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/kubernetes-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/terraform.md): 20 pytań, Senior
- [Bazy danych NoSQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/nosql-databases.md): 20 pytań, Senior
- [Nowoczesna Data Architecture](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/data-architecture.md): 20 pytań, Senior
- [Monitorowanie i obserwowalność](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/monitoring-observability.md): 20 pytań, Senior
- [IAM i bezpieczeństwo danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/iam-security-de.md): 20 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-engineering/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals-de