Udostępnij przez

Samouczek: tworzenie, uruchamianie i testowanie modeli dbt lokalnie

Ten samouczek przeprowadzi Cię przez proces tworzenia, uruchamiania i testowania modeli dbt lokalnie. Projekty dbt można również uruchamiać jako zadania zadań usługi Azure Databricks. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Use dbt transformations in Lakeflow Jobs.

Przed rozpoczęciem

Aby wykonać czynności opisane w tym samouczku, musisz najpierw połączyć obszar roboczy usługi Azure Databricks z bazą danych dbt Core. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Nawiązywanie połączenia z bazą danych dbt Core.

Krok 1. Tworzenie i uruchamianie modeli

W tym kroku użyjesz ulubionego edytora tekstów, aby utworzyć modele , które są instrukcjami select tworzącymi nowy widok (domyślny) lub nową tabelę w bazie danych na podstawie istniejących danych w tej samej bazie danych. Ta procedura tworzy model na podstawie przykładowej tabeli diamonds z Przykładowych zestawów danych.

Użyj poniższego kodu, aby utworzyć tę tabelę.

DROP TABLE IF EXISTS diamonds;

CREATE TABLE diamonds USING CSV OPTIONS (path "/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", header "true")

  1. W katalogu projektu models utwórz plik o nazwie diamonds_four_cs.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. To zapytanie wybiera tylko karat, szlif, kolor i czystość dla każdego diamentu z tabeli diamonds. Blok config instruuje dbt utworzenie tabeli w bazie danych na podstawie tej instrukcji.

    {{ config(
  materialized='table',
  file_format='delta'
) }}

    select carat, cut, color, clarity
from diamonds

    Napiwek

    Aby uzyskać dodatkowe config opcje, takie jak używanie formatu pliku delta i merge strategia przyrostowa, zobacz Konfiguracje usługi Databricks w dokumentacji bazy danych.

  2. W katalogu projektu models utwórz drugi plik o nazwie diamonds_list_colors.sql i z następującym zapytaniem SQL. Ta instrukcja wybiera unikatowe wartości z kolumny colors w tabeli diamonds_four_cs, posortując wyniki w kolejności alfabetycznej od początku do ostatniego. Ponieważ nie config ma bloku, ten model nakazuje dbt utworzenie widoku w bazie danych na podstawie tej instrukcji.

    select distinct color
from {{ ref('diamonds_four_cs') }}
sort by color asc

  3. W katalogu projektu models utwórz trzeci plik o nazwie diamonds_prices.sql z następującym poleceniem SQL. To stwierdzenie określa średnie ceny diamentów według koloru, sortując wyniki według średniej ceny od najwyższej do najniższej. Ten model instruuje dbt, aby utworzyć widok w bazie danych na podstawie tej instrukcji.

    select color, avg(price) as price
from diamonds
group by color
order by price desc

  4. Po aktywowaniu środowiska wirtualnego uruchom dbt run polecenie ze ścieżkami do trzech poprzednich plików. W bazie danych default (jak określono w pliku profiles.yml) dbt tworzy jedną tabelę o nazwie diamonds_four_cs i dwa widoki o nazwie diamonds_list_colors i diamonds_prices. dbt pobiera nazwy tych widoków i tabel z ich powiązanych nazw plików .sql.

    dbt run --model models/diamonds_four_cs.sql models/diamonds_list_colors.sql models/diamonds_prices.sql

    ...
... | 1 of 3 START table model default.diamonds_four_cs.................... [RUN]
... | 1 of 3 OK created table model default.diamonds_four_cs............... [OK ...]
... | 2 of 3 START view model default.diamonds_list_colors................. [RUN]
... | 2 of 3 OK created view model default.diamonds_list_colors............ [OK ...]
... | 3 of 3 START view model default.diamonds_prices...................... [RUN]
... | 3 of 3 OK created view model default.diamonds_prices................. [OK ...]
... |
... | Finished running 1 table model, 2 view models ...

Completed successfully

Done. PASS=3 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=3

  5. Uruchom następujący kod SQL, aby wyświetlić listę informacji o nowych widokach i wybrać wszystkie wiersze z tabeli i widoków.

    Jeśli łączysz się z klastrem, możesz uruchomić ten kod SQL z notesu połączonego z klastrem, określając język SQL jako domyślny język notesu. Jeśli nawiązujesz połączenie z usługą SQL Warehouse, możesz uruchomić ten kod SQL z zapytania.

    SHOW views IN default;

    +-----------+----------------------+-------------+
| namespace | viewName             | isTemporary |
+===========+======================+=============+
| default   | diamonds_list_colors | false       |
+-----------+----------------------+-------------+
| default   | diamonds_prices      | false       |
+-----------+----------------------+-------------+

    SELECT * FROM diamonds_four_cs;

    +-------+---------+-------+---------+
| carat | cut     | color | clarity |
+=======+=========+=======+=========+
| 0.23  | Ideal   | E     | SI2     |
+-------+---------+-------+---------+
| 0.21  | Premium | E     | SI1     |
+-------+---------+-------+---------+
...

    SELECT * FROM diamonds_list_colors;

    +-------+
| color |
+=======+
| D     |
+-------+
| E     |
+-------+
...

    SELECT * FROM diamonds_prices;

    +-------+---------+
| color | price   |
+=======+=========+
| J     | 5323.82 |
+-------+---------+
| I     | 5091.87 |
+-------+---------+
...

Krok 2. Tworzenie i uruchamianie bardziej złożonych modeli

W tym kroku utworzysz bardziej złożone modele dla zestawu powiązanych tabel danych. Te tabele danych zawierają informacje o fikcyjnej lidze sportowej trzech drużyn rozgrywających sezon sześciu meczów. Ta procedura tworzy tabele danych, tworzy modele i uruchamia modele.

  1. Uruchom następujący kod SQL, aby utworzyć niezbędne tabele danych.

    Jeśli łączysz się z klastrem, możesz uruchomić ten kod SQL z notesu połączonego z klastrem, określając język SQL jako domyślny język notesu. Jeśli nawiązujesz połączenie z usługą SQL Warehouse, możesz uruchomić ten kod SQL z zapytania.

    Tabele i widoki w tym kroku zaczynają się od zzz_, aby ułatwić ich identyfikację w ramach tego przykładu. Nie musisz przestrzegać tego wzorca dla własnych tabel i widoków.

    DROP TABLE IF EXISTS zzz_game_opponents;
DROP TABLE IF EXISTS zzz_game_scores;
DROP TABLE IF EXISTS zzz_games;
DROP TABLE IF EXISTS zzz_teams;

CREATE TABLE zzz_game_opponents (
game_id INT,
home_team_id INT,
visitor_team_id INT
) USING DELTA;

INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (1, 1, 2);
INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (2, 1, 3);
INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (3, 2, 1);
INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (4, 2, 3);
INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (5, 3, 1);
INSERT INTO zzz_game_opponents VALUES (6, 3, 2);

-- Result:
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | game_id | home_team_id | visitor_team_id |
-- +=========+==============+=================+
-- | 1       | 1            | 2               |
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | 2       | 1            | 3               |
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | 3       | 2            | 1               |
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | 4       | 2            | 3               |
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | 5       | 3            | 1               |
-- +---------+--------------+-----------------+
-- | 6       | 3            | 2               |
-- +---------+--------------+-----------------+

CREATE TABLE zzz_game_scores (
game_id INT,
home_team_score INT,
visitor_team_score INT
) USING DELTA;

INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (1, 4, 2);
INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (2, 0, 1);
INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (3, 1, 2);
INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (4, 3, 2);
INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (5, 3, 0);
INSERT INTO zzz_game_scores VALUES (6, 3, 1);

-- Result:
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | game_id | home_team_score | visitor_team_score |
-- +=========+=================+====================+
-- | 1       | 4               | 2                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | 2       | 0               | 1                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | 3       | 1               | 2                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | 4       | 3               | 2                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | 5       | 3               | 0                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+
-- | 6       | 3               | 1                  |
-- +---------+-----------------+--------------------+

CREATE TABLE zzz_games (
game_id INT,
game_date DATE
) USING DELTA;

INSERT INTO zzz_games VALUES (1, '2020-12-12');
INSERT INTO zzz_games VALUES (2, '2021-01-09');
INSERT INTO zzz_games VALUES (3, '2020-12-19');
INSERT INTO zzz_games VALUES (4, '2021-01-16');
INSERT INTO zzz_games VALUES (5, '2021-01-23');
INSERT INTO zzz_games VALUES (6, '2021-02-06');

-- Result:
-- +---------+------------+
-- | game_id | game_date  |
-- +=========+============+
-- | 1       | 2020-12-12 |
-- +---------+------------+
-- | 2       | 2021-01-09 |
-- +---------+------------+
-- | 3       | 2020-12-19 |
-- +---------+------------+
-- | 4       | 2021-01-16 |
-- +---------+------------+
-- | 5       | 2021-01-23 |
-- +---------+------------+
-- | 6       | 2021-02-06 |
-- +---------+------------+

CREATE TABLE zzz_teams (
team_id INT,
team_city VARCHAR(15)
) USING DELTA;

INSERT INTO zzz_teams VALUES (1, "San Francisco");
INSERT INTO zzz_teams VALUES (2, "Seattle");
INSERT INTO zzz_teams VALUES (3, "Amsterdam");

-- Result:
-- +---------+---------------+
-- | team_id | team_city     |
-- +=========+===============+
-- | 1       | San Francisco |
-- +---------+---------------+
-- | 2       | Seattle       |
-- +---------+---------------+
-- | 3       | Amsterdam     |
-- +---------+---------------+

  2. W katalogu projektu models utwórz plik o nazwie zzz_game_details.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. Ta instrukcja tworzy tabelę zawierającą szczegółowe informacje o każdej grze, takie jak nazwy zespołów i wyniki. Blok config instruuje dbt utworzenie tabeli w bazie danych na podstawie tej instrukcji.

    -- Create a table that provides full details for each game, including
-- the game ID, the home and visiting teams' city names and scores,
-- the game winner's city name, and the game date.

    {{ config(
  materialized='table',
  file_format='delta'
) }}

    -- Step 4 of 4: Replace the visitor team IDs with their city names.
select
  game_id,
  home,
  t.team_city as visitor,
  home_score,
  visitor_score,
  -- Step 3 of 4: Display the city name for each game's winner.
  case
    when
      home_score > visitor_score
        then
          home
    when
      visitor_score > home_score
        then
          t.team_city
  end as winner,
  game_date as date
from (
  -- Step 2 of 4: Replace the home team IDs with their actual city names.
  select
    game_id,
    t.team_city as home,
    home_score,
    visitor_team_id,
    visitor_score,
    game_date
  from (
    -- Step 1 of 4: Combine data from various tables (for example, game and team IDs, scores, dates).
    select
      g.game_id,
      go.home_team_id,
      gs.home_team_score as home_score,
      go.visitor_team_id,
      gs.visitor_team_score as visitor_score,
      g.game_date
    from
      zzz_games as g,
      zzz_game_opponents as go,
      zzz_game_scores as gs
    where
      g.game_id = go.game_id and
      g.game_id = gs.game_id
  ) as all_ids,
    zzz_teams as t
  where
    all_ids.home_team_id = t.team_id
) as visitor_ids,
  zzz_teams as t
where
  visitor_ids.visitor_team_id = t.team_id
order by game_date desc

  3. W katalogu projektu models utwórz plik o nazwie zzz_win_loss_records.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. To stwierdzenie tworzy widok, który wyświetla listę rekordów wygranej zespołu w sezonie.

    -- Create a view that summarizes the season's win and loss records by team.

-- Step 2 of 2: Calculate the number of wins and losses for each team.
select
  winner as team,
  count(winner) as wins,
  -- Each team played in 4 games.
  (4 - count(winner)) as losses
from (
  -- Step 1 of 2: Determine the winner and loser for each game.
  select
    game_id,
    winner,
    case
      when
        home = winner
          then
            visitor
      else
        home
    end as loser
  from {{ ref('zzz_game_details') }}
)
group by winner
order by wins desc

  4. Po aktywowaniu środowiska wirtualnego uruchom dbt run polecenie ze ścieżkami do dwóch poprzednich plików. W bazie danych default (jak określono w pliku profiles.yml) dbt tworzy jedną tabelę o nazwie zzz_game_details i jeden widok o nazwie zzz_win_loss_records. dbt pobiera nazwy tych widoków i tabel z ich powiązanych nazw plików .sql.

    dbt run --model models/zzz_game_details.sql models/zzz_win_loss_records.sql

    ...
... | 1 of 2 START table model default.zzz_game_details.................... [RUN]
... | 1 of 2 OK created table model default.zzz_game_details............... [OK ...]
... | 2 of 2 START view model default.zzz_win_loss_records................. [RUN]
... | 2 of 2 OK created view model default.zzz_win_loss_records............ [OK ...]
... |
... | Finished running 1 table model, 1 view model ...

Completed successfully

Done. PASS=2 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=2

  5. Uruchom następujący kod SQL, aby wyświetlić listę informacji o nowym widoku i wybrać wszystkie wiersze z tabeli i widoku.

    Jeśli łączysz się z klastrem, możesz uruchomić ten kod SQL z notesu połączonego z klastrem, określając język SQL jako domyślny język notesu. Jeśli nawiązujesz połączenie z usługą SQL Warehouse, możesz uruchomić ten kod SQL z zapytania.

    SHOW VIEWS FROM default LIKE 'zzz_win_loss_records';

    +-----------+----------------------+-------------+
| namespace | viewName             | isTemporary |
+===========+======================+=============+
| default   | zzz_win_loss_records | false       |
+-----------+----------------------+-------------+

    SELECT * FROM zzz_game_details;

    +---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| game_id | home          | visitor       | home_score | visitor_score | winner        | date       |
+=========+===============+===============+============+===============+===============+============+
| 1       | San Francisco | Seattle       | 4          | 2             | San Francisco | 2020-12-12 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| 2       | San Francisco | Amsterdam     | 0          | 1             | Amsterdam     | 2021-01-09 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| 3       | Seattle       | San Francisco | 1          | 2             | San Francisco | 2020-12-19 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| 4       | Seattle       | Amsterdam     | 3          | 2             | Seattle       | 2021-01-16 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| 5       | Amsterdam     | San Francisco | 3          | 0             | Amsterdam     | 2021-01-23 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+
| 6       | Amsterdam     | Seattle       | 3          | 1             | Amsterdam     | 2021-02-06 |
+---------+---------------+---------------+------------+---------------+---------------+------------+

    SELECT * FROM zzz_win_loss_records;

    +---------------+------+--------+
| team          | wins | losses |
+===============+======+========+
| Amsterdam     | 3    | 1      |
+---------------+------+--------+
| San Francisco | 2    | 2      |
+---------------+------+--------+
| Seattle       | 1    | 3      |
+---------------+------+--------+

Krok 3. Tworzenie i uruchamianie testów

W tym kroku utworzysz testy, które są asercją tworzoną na temat modeli. Po uruchomieniu tych testów dbt informuje, czy każdy test w projekcie przejdzie pomyślnie lub zakończy się niepowodzeniem.

Istnieją dwa typy testów. testy schematu, zastosowane w YAML, zwracają liczbę rekordów, które nie przechodzą asercję. Jeśli ta liczba jest równa zero, wszystkie rekordy przechodzą, dlatego testy przechodzą pomyślnie. Testy danych to konkretne zapytania, które muszą zwracać zero rekordów do przekazania.

  1. W katalogu projektu models utwórz plik o nazwie schema.yml z następującą zawartością. Ten plik zawiera testy schematu, które określają, czy określone kolumny mają unikatowe wartości, nie mają wartości null, mają tylko określone wartości lub kombinację.

    version: 2

models:
  - name: zzz_game_details
    columns:
      - name: game_id
        tests:
          - unique
          - not_null
      - name: home
        tests:
          - not_null
          - accepted_values:
              values: ['Amsterdam', 'San Francisco', 'Seattle']
      - name: visitor
        tests:
          - not_null
          - accepted_values:
              values: ['Amsterdam', 'San Francisco', 'Seattle']
      - name: home_score
        tests:
          - not_null
      - name: visitor_score
        tests:
          - not_null
      - name: winner
        tests:
          - not_null
          - accepted_values:
              values: ['Amsterdam', 'San Francisco', 'Seattle']
      - name: date
        tests:
          - not_null
  - name: zzz_win_loss_records
    columns:
      - name: team
        tests:
          - unique
          - not_null
          - relationships:
              to: ref('zzz_game_details')
              field: home
      - name: wins
        tests:
          - not_null
      - name: losses
        tests:
          - not_null

  2. W katalogu projektu tests utwórz plik o nazwie zzz_game_details_check_dates.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. Ten plik zawiera test danych, aby ustalić, czy jakiekolwiek gry miały miejsce poza sezonem regularnym.

    -- This season's games happened between 2020-12-12 and 2021-02-06.
-- For this test to pass, this query must return no results.

select date
from {{ ref('zzz_game_details') }}
where date < '2020-12-12'
or date > '2021-02-06'

  3. W katalogu projektu tests utwórz plik o nazwie zzz_game_details_check_scores.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. Ten plik zawiera test danych w celu ustalenia, czy jakiekolwiek wyniki były ujemne, czy jakiekolwiek gry zostały powiązane.

    -- This sport allows no negative scores or tie games.
-- For this test to pass, this query must return no results.

select home_score, visitor_score
from {{ ref('zzz_game_details') }}
where home_score < 0
or visitor_score < 0
or home_score = visitor_score

  4. W katalogu projektu tests utwórz plik o nazwie zzz_win_loss_records_check_records.sql i umieść w nim następującą instrukcję SQL. Ten plik zawiera test danych, aby ustalić, czy jakiekolwiek zespoły miały negatywne rekordy wygranej lub przegranej, miały więcej rekordów wygranej lub przegranej niż gry, czy grały więcej gier niż były dozwolone.

    -- Each team participated in 4 games this season.
-- For this test to pass, this query must return no results.

select wins, losses
from {{ ref('zzz_win_loss_records') }}
where wins < 0 or wins > 4
or losses < 0 or losses > 4
or (wins + losses) > 4

  5. Po aktywowaniu środowiska wirtualnego uruchom dbt test polecenie .

    dbt test --models zzz_game_details zzz_win_loss_records

    ...
... | 1 of 19 START test accepted_values_zzz_game_details_home__Amsterdam__San_Francisco__Seattle [RUN]
... | 1 of 19 PASS accepted_values_zzz_game_details_home__Amsterdam__San_Francisco__Seattle [PASS ...]
...
... |
... | Finished running 19 tests ...

Completed successfully

Done. PASS=19 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=19

Krok 4. Czyszczenie

Możesz usunąć tabele i widoki utworzone na potrzeby tego przykładu, uruchamiając następujący kod SQL.

Jeśli łączysz się z klastrem, możesz uruchomić ten kod SQL z notesu połączonego z klastrem, określając język SQL jako domyślny język notesu. Jeśli nawiązujesz połączenie z usługą SQL Warehouse, możesz uruchomić ten kod SQL z zapytania.

DROP TABLE zzz_game_opponents;
DROP TABLE zzz_game_scores;
DROP TABLE zzz_games;
DROP TABLE zzz_teams;
DROP TABLE zzz_game_details;
DROP VIEW zzz_win_loss_records;

DROP TABLE diamonds;
DROP TABLE diamonds_four_cs;
DROP VIEW diamonds_list_colors;
DROP VIEW diamonds_prices;

Rozwiązywanie problemów

Aby uzyskać informacje o typowych problemach podczas korzystania z bazy danych dbt Core z usługą Azure Databricks i sposobu ich rozwiązywania, zobacz Uzyskiwanie pomocy w witrynie internetowej dbt Labs.

Następne kroki

Uruchom projekty dbt Core jako zadania zadań usługi Azure Databricks. Zobacz Używanie przekształceń dbt w zadaniach Lakeflow.

Dodatkowe zasoby

Zapoznaj się z następującymi zasobami w witrynie internetowej dbt Labs:

  • Last updated on