Используйте dbt Seeds для работы со статическими данными CSV

Описание: ►► Руководство для начинающих по современным технологиям обработки данных (бесплатно) → https://bit.ly/startermds
Получите ясную информацию о современных технологиях обработки данных, чтобы создавать более эффективные проекты и избегать распространённых ошибок.

Seeds — это CSV-файлы в вашем проекте dbt (обычно в каталоге данных), которые dbt может загрузить в ваше хранилище данных с помощью команды dbt seed.

На seeds можно ссылаться в последующих моделях так же, как и на модели — с помощью функции ref.

Поскольку эти CSV-файлы находятся в вашем репозитории dbt, они находятся под контролем версий и допускают проверку кода. Seeds лучше всего подходят для статических данных, которые редко изменяются.

Временные метки:
0:00 — Введение
0:21 — Как dbt определяет начальные значения
1:08 — Описание демонстрационного примера
1:27 — Добавление начальных значений в проект
1:53 — Развёртывание с помощью команды dbt seed
2:37 — Справочная модель начальных значений
4:00 — Обзор скомпилированного кода

Название и теги:
Как использовать начальные значения DBT для хранения статических данных CSV | Учебное пособие по инструменту построения данных (dbt)
#kahandatasolutions #dbt #dataengineering #kahandatasolutions