Перейти к основному содержимому

Быстрый старт с dbt Core, используя GitHub Codespaces

dbt Core
Quickstart
Beginner
Menu

    Введение​

    В этом руководстве по быстрому старту вы научитесь создавать codespace и сможете выполнить команду dbt build из него менее чем за 5 минут.

    dbt Labs предоставляет шаблон GitHub Codespace, который вы (и любой другой пользователь) можете использовать для создания полноценной среды dbt с работающим и исполняемым проектом. Когда вы создаете codespace, dev container создает полностью функционирующую среду dbt, подключается к базе данных DuckDB и загружает год данных из нашего вымышленного кафе Jaffle Shop, которое продает еду и напитки в нескольких городах США. README для шаблона Jaffle Shop также предоставляет инструкции о том, как это сделать, вместе с анимированными GIF.

    Предварительные требования​

    • Чтобы использовать интерфейс командной строки (CLI) dbt, важно знать некоторые основы работы с терминалом. В частности, вы должны понимать команды cd, ls и pwd, чтобы легко перемещаться по структуре каталогов вашего компьютера.
    • У вас есть аккаунт GitHub.

    Связанные материалы​

    Создание codespace​

    1. Перейдите в репозиторий jaffle-shop-template repository после входа в ваш аккаунт GitHub.

    2. Нажмите Use this template в верхней части страницы и выберите Create new repository.

    3. Нажмите Create repository from template, когда закончите настройку параметров для вашего нового репозитория.

    4. Нажмите Code (в верхней части страницы нового репозитория). На вкладке Codespaces выберите Create codespace on main. В зависимости от того, как вы настроили параметры вашего компьютера, это либо откроет новую вкладку браузера с средой разработки Codespace с запущенным VSCode, либо откроет новое окно VSCode с codespace.

    5. Подождите, пока codespace завершит сборку, дождавшись завершения команды postCreateCommand; это может занять несколько минут:

      Подождите завершения postCreateCommandПодождите завершения postCreateCommand

      Когда эта команда завершится, вы можете начать использовать среду разработки codespace. Терминал, в котором выполнялась команда, закроется, и вы получите приглашение в совершенно новом терминале.

    6. В приглашении терминала вы можете выполнить любую команду dbt, которую хотите. Например:

      /workspaces/test (main) $ dbt build

      Вы также можете использовать duckcli для написания SQL-запросов к хранилищу из командной строки или создания отчетов в проекте Evidence, предоставленном в каталоге reports.

      Для получения полной информации обратитесь к справочнику команд dbt. Общие команды:

      • dbt compile — генерирует исполняемый SQL из файлов исходного кода вашего проекта
      • dbt run — компилирует и выполняет ваш проект
      • dbt test — компилирует и тестирует ваш проект
      • dbt build — компилирует, выполняет и тестирует ваш проект

    Генерация большего набора данных​

    Если вы хотите работать с более крупным набором данных Jaffle Shop, вы можете сгенерировать произвольное количество лет вымышленных данных из вашего codespace.

    1. Установите Python-пакет под названием jafgen. В приглашении терминала выполните:

      /workspaces/test (main) $ python -m pip install jafgen

    2. Когда установка завершится, выполните:

      /workspaces/test (main) $ jafgen --years NUMBER_OF_YEARS

      Замените NUMBER_OF_YEARS на количество лет, которое вы хотите сымитировать. Эта команда создает CSV-файлы и сохраняет их в папке jaffle-data, и они автоматически подключаются на основе файла sources.yml и адаптера dbt-duckdb.

    По мере увеличения количества лет, требуется экспоненциально больше времени для генерации данных, так как магазины Jaffle Shop увеличиваются в размере и количестве. Для хорошего баланса между размером данных и временем сборки, dbt Labs предлагает максимум 6 лет.

    0