dbt-spark 开源项目使用教程

dbt-spark 开源项目使用教程

dbt-spark dbt-spark contains all of the code enabling dbt to work with Apache Spark and Databricks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/dbt-spark

1. 项目的目录结构及介绍

dbt-spark 项目的主要目录结构如下所示：

• .changes: 包含项目的变更日志。
• .github: 存放 GitHub 工作流和配置文件。
• dagger: 可能包含一些与项目相关的辅助脚本或文件。
• dbt: 包含 dbt 的核心代码和配置文件。
• docker: 存放 Docker 相关的配置文件和脚本。
• scripts: 包含一些项目辅助脚本。
• tests: 存放项目的测试代码和测试数据。
• .changie.yaml: Changie 配置文件，用于管理项目变更。
• .gitignore: 定义了 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit 配置文件，用于在提交前运行一些钩子。
• CHANGELOG.md: 记录了项目的更新和修改历史。
• CONTRIBUTING.md: 指导贡献者如何向项目贡献代码。
• License.md: 项目的开源协议文件。
• README.md: 项目的介绍和说明文件。
• docker-compose.yml: Docker Compose 配置文件，用于定义服务。
• hatch.toml: Hatch 配置文件，用于构建和打包 Python 项目。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。
• test.env.example: 测试环境的配置示例文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 dbt 目录下的 main 文件夹中的脚本进行。具体启动方式会依赖于项目的具体配置和需求。通常情况下，会使用如下命令：

dbt run

这条命令会根据项目配置文件执行 dbt 的各种操作，如数据模型的构建、测试、部署等。

3. 项目的配置文件介绍

dbt-spark 项目的配置文件主要集中在 dbt 目录中，以下是一些主要的配置文件及其作用：

• dbt_project.yml: 这是 dbt 的主配置文件，它定义了项目的基本信息和设置，如项目名称、数据库连接信息、模型和种子文件的位置等。

• profiles.yml: 这个文件定义了不同环境（如开发、测试、生产）的数据库连接配置。用户可以根据自己的需求修改数据库的连接信息。

• models: 在 dbt 目录下的 models 文件夹中，包含了定义数据模型的 SQL 文件。这些文件定义了如何从原始数据中提取和转换数据。

• tests: 在 dbt 目录下的 tests 文件夹中，包含了数据质量测试的 SQL 和 YAML 文件。这些测试用于确保数据模型生成的数据满足预期的质量标准。

通过正确配置这些文件，用户可以有效地管理 dbt 项目，并确保数据的准确性和可靠性。

dbt-spark dbt-spark contains all of the code enabling dbt to work with Apache Spark and Databricks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/dbt-spark