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我对 DBT 还很陌生,正在尝试探索如何进行曝光。我已经阅读了文档 ( https://docs.getdbt.com/docs/building-a-dbt-project/exposures ),但我觉得我没有得到问题的答案。
我很清楚您在模型文件夹中创建曝光文件的概念,然后声明表名称及其依赖的其他表/源。
Q1 - 我应该说明表的整个下游还是仅说明它所依赖的直接表?
问题 2 - 它有什么具体好处?你能想出一个具体的场景吗?
Q3 - dbt run -m Exposure:name 的目的是什么dbt test -m 曝光:名称?是测试模型还是曝光度?
我已经完全按照文档中的说明进行操作,只是不知道如何使用它。
提前谢谢您:-)
最佳答案
我不是曝光方面的专家,但希望我的回答能给您一些指导。
Q1 - 据我所知,您只需要指定它所依赖的直接表。 dbt 将自动处理下游引用。请务必确保所有模型和源均已正确配置,并且在引用它们时使用 ref 和 source 函数。这就是 dbt 跟踪节点和依赖项以生成文档 DAG 的方式。
第二季度 - 接触的好处之一是它可以改进您的文档并帮助团队了解数据如何流经报告/仪表板。假设业务用户要求新的需求或需要在仪表板中完成更改,分析师可以轻松地进行公开并查看所有依赖项,并且仪表板正在使用的代码可以从那里做出快速决策并将需求移至 ETL 团队或其他团队。另一个例子可能与刷新有关。想象一下,您正在处理来自相同上下文或标签的一系列对象(例如项目),并且您只需刷新项目范围中正在特定仪表板中使用的对象。为此,您可以仅针对该曝光运行 dbt 命令。
第三季度 - 这些命令的目的是仅运行和测试特定曝光的模型和引用。您可以将其视为标记报告对象或曝光中声明的任何内容的不同方式。它对于某些情况确实很有用。
希望有帮助,谢谢!
关于testing - DBT 暴露,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67920301/
我对 DBT 还很陌生,正在尝试探索如何进行曝光。我已经阅读了文档 ( https://docs.getdbt.com/docs/building-a-dbt-project/exposures ),
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这在Python中合法吗?似乎有效... 谢谢 # with these lines you not need global variables anymore if __name__ == '__m
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