Top 26 dbt Interview Fragen und Antworten für 2025

Intermediate dbt Interview Fragen 

Nachdem wir nun die grundlegenden dbt-Fragen behandelt haben, folgen nun einige dbt-Fragen auf mittlerem Niveau. Diese konzentrieren sich auf bestimmte technische Aspekte und Konzepte.

Was sind Quellen im dbt? 

In dbt sind die Quellen die Tabellen mit den Rohdaten. Wir schreiben nicht direkt SQL-Abfragen für diese rohen Tabellen - wir geben das Schema und den Tabellennamen an und definieren sie als Quellen. Das macht es einfacher, auf Datenobjekte in Tabellen zu verweisen.  

Stell dir vor, du hast in deiner Datenbank eine Rohdaten-Tabelle namens orders im Schema sales. Anstatt diese Tabelle direkt abzufragen, würdest du sie wie folgt als Quelle in dbt definieren:

Definiere die Quelle in deiner sources.yml Datei:

version: 2

sources:
  - name: sales
    tables:
      - name: orders

Verwende die Quelle in deinen dbt-Modellen:

Einmal definiert, kannst du in deinen Transformationen auf die rohe Tabelle orders verweisen:

SELECT *
FROM {{ source('sales', 'orders') }}

Dieser Ansatz abstrahiert die rohe Tabellendefinition, was ihre Verwaltung erleichtert und sicherstellt, dass du sie bei Änderungen der zugrunde liegenden Tabellenstruktur an einer Stelle (der Quelldefinition) aktualisieren kannst und nicht bei jeder Abfrage.

Vorteile der Verwendung von Quellen im dbt:

• Organisation: Quellen organisieren deine Rohdaten und erleichtern ihre Verwaltung innerhalb eines Projekts.
• Abstraktion: Du abstrahierst die Schemadetails, reduzierst Fehler und erhöhst die Flexibilität.
• Dokumentation: Die Definition von Quellen hilft dabei, deine Rohdateneingaben besser zu dokumentieren.

Was ist ein dbt-Modell?

Ein dbt-Modell ist im Wesentlichen eine SQL- oder Python-Datei, die die Transformationslogik für Rohdaten definiert. In dbt sind Modelle die Kernkomponente, in der du deine Transformationen schreibst, seien es Aggregationen, Joins oder andere Arten der Datenmanipulation.

• SQL-Modelle in dbt verwenden SELECT Anweisungen, um Transformationen zu definieren und werden als .sql Dateien gespeichert.
• Python-Modelle, die mit der dbt-Unterstützung für Python eingeführt wurden, werden als .py -Dateien gespeichert und ermöglichen es dir, Python-Bibliotheken wie Pandas zur Datenmanipulation zu verwenden.

Beispiel für ein SQL-Modell:

Ein SQL-Modell wandelt Rohdaten mithilfe von SQL-Abfragen um. Um zum Beispiel eine Zusammenfassung der Bestellungen aus einer Tabelle orders zu erstellen:

--orders_summary.sql
WITH orders_cte AS (
    SELECT
        customer_id,
        COUNT(order_id) AS total_orders,
        SUM(order_amount) AS total_revenue
    FROM {{ ref('orders') }}
    GROUP BY customer_id
)

SELECT *
FROM orders_cte

In diesem Beispiel:

• Das Modell orders_summary.sql erstellt mithilfe von SQL eine Zusammenfassung der Gesamtaufträge und des Umsatzes für jeden Kunden.
• Das Modell verweist auf die Tabelle orders (bereits als dbt-Modell oder Quelle definiert).

Beispiel für ein Python-Modell:

Ein Python-Modell manipuliert Rohdaten mit Python-Code. Das kann besonders hilfreich für komplexe Logik sein, die in SQL umständlich sein könnte.

# orders_summary.py
import pandas as pd

def model(dbt, session):
    # Load the source data
    orders = dbt.ref("orders").to_pandas()

    # Perform transformations using pandas
    orders_summary = orders.groupby('customer_id').agg(
        total_orders=('order_id', 'count'),
        total_revenue=('order_amount', 'sum')
    ).reset_index()

    return orders_summary

In diesem Beispiel:

• Das Python-Modell verwendet Pandas, um die Daten umzuwandeln, indem es die Bestellungen nach Kunden gruppiert und die Gesamtzahl der Bestellungen und den Umsatz berechnet.
• Das Ergebnis wird dann als DataFrame zurückgegeben, den dbt in seine Pipeline integrieren kann.

Wie würdest du ein dbt-Modell erstellen? 

Hier erfährst du, wie du ein dbt-Modell erstellst: 

• Erstelle ein Verzeichnis unter demOrdner models im dbt-Projekt .
• Füge eine neue Textdatei mit der Erweiterung .sql in das Verzeichnis ein (oder .py, wenn es sich um ein Python-Modell handelt).
• Schreibe jetzt eine SQL-Abfrage oder einen Code, um die Rohdaten umzuwandeln. 
• Führe denBefehl dbt run aus, um die Transformation anzuwenden und das Modell zu erstellen.

Wie geht dbt mit Abhängigkeiten zwischen Modellen um?

dbt verwaltet Modellabhängigkeiten mit der Funktion ref(), die eine klare Abhängigkeitskette zwischen Modellen erstellt .

Wenn du eine Transformation in dbt definierst, verweist du nicht direkt auf Tabellen in deinem Warehouse, sondern auf andere dbt-Modelle mit der Funktion ref(). So wird sichergestellt, dass dbt die Modelle in der richtigen Reihenfolge aufbaut, indem es erkennt, welche Modelle von anderen abhängen.

Wenn du zum Beispiel ein Modell orders_summary hast, das von dem Modell orders abhängt, würdest du es so definieren:

WITH orders AS (
    SELECT * FROM {{ ref('orders') }}
)
SELECT
    customer_id,
    COUNT(order_id) AS total_orders,
    SUM(order_amount) AS total_revenue
FROM orders
GROUP BY customer_id

In diesem Beispiel sorgt die Funktion {{ ref('orders') }} dafür, dass das Modell orders vor dem Modell orders_summary erstellt wird, da orders_summary auf die Daten im Modell orders angewiesen ist .

Was sind Makros in dbt, und wie kannst du sie ausführen? 

Makros in dbt sind wiederverwendbare SQL-Codeblöcke, die mit der Jinja Template-Engine geschrieben wurden. Sie ermöglichen es dir, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, komplexe Logik zu abstrahieren und SQL-Code über mehrere Modelle hinweg wiederzuverwenden, wodurch dein dbt-Projekt effizienter und wartbarer wird. 

Makros können in .sql Dateien im macros Verzeichnis deines dbt-Projekts definiert werden.

Makros sind besonders nützlich, wenn du ähnliche Transformationen in mehreren Modellen durchführen musst oder eine umgebungsspezifische Logik benötigst, z. B. die Verwendung unterschiedlicher Schemata oder die Änderung von Datumsformaten je nach Einsatzumgebung (z. B. Entwicklung, Staging oder Produktion).

Beispiel für die Erstellung von Makros:

• Makro zur Datumsformatierung: Du kannst ein Makro erstellen, um die Datumsformatierung in allen Modellen zu standardisieren. Anstatt die Logik des Datumsformats zu wiederholen, kannst du ein Makro wie dieses erstellen:

-- macros/date_format.sql
{% macro format_date(column) %}
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', {{ column }})
{% endmacro %}

Verwendung in einem Modell:

SELECT
    customer_id,
    {{ format_date('order_date') }} AS formatted_order_date
FROM {{ ref('orders') }}

In diesem Beispiel wird das Makro format_date verwendet, um das Format der Spalte order_date in jedem Modell, in dem es aufgerufen wird, zu standardisieren.

• Makro für benutzerdefinierte Schemanamen: Dieses Makro ändert die Schemanamen dynamisch je nach Umgebung (z. B. Entwicklung oder Produktion). So lassen sich Umgebungen verwalten, ohne dass die Schemanamen manuell geändert werden müssen.

-- macros/custom_schema.sql
{% macro custom_schema_name() %}
{% if target.name == 'prod' %}
'production_schema'
{% else %}
'dev_schema'
{% endif %}
{% endmacro %}

Verwendung in einem Modell:

SELECT *
FROM {{ custom_schema_name() }}.orders

Hier prüft das Makro, ob die Umgebung (target.name) "prod" ist und gibt auf dieser Grundlage den richtigen Schemanamen zurück.

Wie man Makros ausführt:

Makros werden nicht direkt wie SQL-Modelle ausgeführt. Stattdessen werden sie in deinen Modellen oder anderen Makros referenziert und ausgeführt, wenn das dbt-Projekt läuft. Wenn du zum Beispiel ein Makro in einem Modell verwendest, wird das Makro ausgeführt, wenn du den Befehl dbt run ausführst.

• Aufrufen eines Makros innerhalb eines Modells: Wenn du ein Makro in ein SQL-Modell einfügst, wird das Makro während der Ausführung des Modells ausgeführt.
• Makros manuell ausführen: Du kannst bestimmte Makros auch manuell ausführen, indem du sie mit dem Befehl dbt run-operation aufrufst. Dies wird in der Regel für einmalige Aufgaben wie das Einspeisen von Daten oder die Durchführung von Wartungsarbeiten verwendet.

Welche zwei Arten von Tests gibt es im dbt? 

Singuläre Tests und generische Tests sind die beiden Testarten im dbt: 

• Singuläre Tests konzentrieren sich auf bestimmte Bedingungen in einem dbt-Modell. Wenn die Testbedingung fehlschlägt, gibt sie die Zeilen zurück.

Beispiel: Nehmen wir an, du möchtest sicherstellen, dass keine Aufträge einen negativen order_amount haben. Du kannst einen einzelnen Test im Verzeichnis tests wie folgt schreiben:

-- tests/no_negative_order_amount.sql
SELECT *
FROM {{ ref('orders') }}
WHERE order_amount < 0

Wenn dieser Test fehlschlägt, gibt dbt alle Zeilen aus der Tabelle orders zurück, in denen order_amount negativ ist.

• Generische Tests sind vordefinierte Tests, die Argumente akzeptieren. Sie werden in die folgenden Arten unterteilt: 

Beispiel: Du kannst ganz einfach einen generischen Test anwenden, um sicherzustellen, dass customer_id in der Tabelle customers eindeutig und nicht null ist, indem du ihn in deiner Datei schema.yml definierst:

version: 2

models:
  - name: customers
    columns:
      - name: customer_id
        tests:
          - unique
          - not_null

In diesem Beispiel:

• Der Unikat-Test prüft, ob jedes customer_id in der Tabelle customers eindeutig ist.
• Der not_null-Test prüft, dass keine customer_id Werte fehlen oder null sind.

Fortgeschrittene dbt-Interview-Fragen 

Je weiter du fortschreitest, desto komplexere Szenarien und fortgeschrittene Konzepte kannst du kennenlernen. Hier sind also ein paar herausfordernde Interviewfragen, die dir helfen, dein Fachwissen einzuschätzen und dich auf Positionen in der Datenverarbeitung vorzubereiten.

Wie kannst du inkrementelle Modelle in dbt erstellen und wann würdest du sie verwenden?

Inkrementelle Modelle in dbt werden verwendet, um nur neue oder geänderte Daten zu verarbeiten, anstatt jedes Mal den gesamten Datensatz neu zu verarbeiten. Das ist besonders nützlich, wenn du mit großen Datensätzen arbeitest, bei denen es zeit- und ressourcenaufwändig wäre, das gesamte Modell von Grund auf neu zu erstellen.

Ein inkrementelles Modell ermöglicht es dbt, nur neue Daten anzuhängen (oder geänderte Daten zu aktualisieren), die auf einer Bedingung basieren, typischerweise einer Zeitstempelspalte (wie updated_at ).

Wie man ein inkrementelles Modell erstellt:

1. Definiere das Modell als inkrementell, indem du es in der Konfiguration des Modells festlegst:

{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='id'  -- or another unique column
) }}

2. Verwende die Funktion is_incremental(), um neue oder geänderte Zeilen herauszufiltern:

SELECT *
FROM source_table
{% if is_incremental() %}
WHERE updated_at > (SELECT MAX(updated_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

3. Wenn dbt dieses Modell zum ersten Mal ausführt, verarbeitet es alle Daten. Bei späteren Durchläufen werden nur Zeilen verarbeitet, bei denen updated_at größer ist als der letzte Wert, der bereits im Modell enthalten ist.

Wann sollte man inkrementelle Modelle verwenden?

• Große Datensätze: Wenn du eine große Tabelle mit Millionen oder Milliarden von Zeilen hast, wäre es ineffizient, die gesamte Tabelle bei jedem Lauf neu aufzubauen.
• Häufige Updates: Wenn dein Data Warehouse häufig aktualisiert wird oder neue Daten hinzukommen, du aber nicht den gesamten Datenbestand neu verarbeiten musst, können inkrementelle Modelle die Verarbeitungszeit erheblich reduzieren.
• Streaming-Daten: In Fällen, in denen Daten gestreamt oder regelmäßig aktualisiert werden, helfen inkrementelle Modelle dabei, die Transformationen auf dem neuesten Stand zu halten, ohne alles neu zu starten.

Wie nutzt du Jinja, um deinen SQL-Code zu verbessern?

Jinja macht unseren SQL-Code flexibler. Mit Jinja können wir wiederverwendbare Vorlagen für gängige SQL-Muster definieren. Und da sich die Anforderungen ständig ändern, können wir Jinjas if Anweisungen nutzen, um unsere SQL-Abfragen je nach den Bedingungen anzupassen. Auf diese Weise wird der SQL-Code in der Regel verbessert, indem komplexe Logik aufgeschlüsselt wird, was ihn leichter verständlich macht. 

Wenn du zum Beispiel das Datumsformat von "JJJJ-MM-TT" in "MM/TT/JJJJ" umwandeln möchtest, findest du hier ein Beispiel für ein dbt-Makro, das wir in einer früheren Frage gesehen haben:

{% macro change_date_format(column_name) %}

  to_char({{ column_name }}::date, 'MM/DD/YYYY')

{% endmacro %}

In diesem Codebeispiel ist {{ column_name }} der Ort, an dem Jinja den tatsächlichen Spaltennamen einfügt, wenn du das Makro verwendest. Er wird zur Laufzeit durch den tatsächlichen Spaltennamen ersetzt. Wie wir in den vorherigen Beispielen gesehen haben, verwendet Jinja {{ }}, um zu zeigen, wo die Ersetzung stattfinden wird.

Wie würdest du eine benutzerdefinierte Materialisierung in dbt erstellen? 

Hier erfährst du, wie du eine benutzerdefinierte Materialisierung in dbt erstellst: 

• Erstelle die SQL-Datei für die benutzerdefinierte Materialisierung. 
• Als nächstes definierst du ein Materialisierungsmakro als materialization_name: 

{% materialization materialization_name, default -%}

• Verwende die vordefinierten Makros von dbt adapter.get_relation, um die Zieltabelle einzurichten. Hierher werden die Daten geladen. 
• Definiere nun die SQL-Befehle zum Erstellen und Laden der Daten in die Tabellen und führe sie aus: 

{% set sql %}
    SELECT * FROM {{ ref('your_source_table') }}
    WHERE your_conditions = true
{% endset %}
{{ adapter.execute(sql) }}

• Am Ende gibst du die Zielrelation zurück, um den Cache von dbt zu aktualisieren und die Ausführung der Abfrage zu optimieren. 

{{ return(target_relation) }}
{% endmaterialization %}

Wie kannst du deine dbt-Modelle debuggen? Erzähl uns von zwei Möglichkeiten. 

Hier sind zwei Möglichkeiten, unsere dbt-Modelle zu debuggen: 

1. Greife auf die kompilierten SQL-Dateien im Zielordner zu, um Fehler zu erkennen und zu verfolgen.

Wenn du ein dbt-Projekt ausführst, kompiliert dbt deine Modelle (die mit Jinja Templating geschrieben wurden) in rohe SQL-Abfragen und speichert sie im Verzeichnis target. Dieses kompilierte SQL ist genau das, was dbt auf deiner Datenplattform ausführt, sodass du mit Hilfe dieser Dateien herausfinden kannst, wo es Probleme gibt:

• Führe deine dbt-Modelle aus (z.B. dbt run oder dbt test ).
• Navigiere zu dem Ordner target/compiled/ in deinem dbt-Projektverzeichnis.
• Öffne die kompilierte SQL-Datei für das Modell, das du debuggen willst. Die Datei enthält die ausgeführte Roh-SQL-DB, einschließlich aller Transformationen aus den Jinja-Makros und Referenzen.
• Kopiere die kompilierte SQL-Abfrage und führe sie direkt im SQL-Editor deiner Datenplattform (z. B. Postgres, BigQuery) aus, um detaillierte Fehlermeldungen zu erhalten oder das tatsächliche Verhalten der Abfrage zu sehen.

2. Verwende dbtPower User Extension for VS Code, um Abfrageergebnisse direkt zu überprüfen.

Die dbt Power User Extension für Visual Studio Code (VS Code) ist ein hilfreiches Tool zum Debuggen von dbt-Modellen. Mit dieser Erweiterung kannst du deine Abfragen direkt in deiner IDE überprüfen und testen, sodass du nicht mehr zwischen dbt, dem Terminal und deiner Datenbank wechseln musst.

Wie kompiliert das dbt Abfragen? 

dbt kompiliert Abfragen durch die folgenden Schritte:

1. Parsingdbt liest alle SQL-Dateien, YAML-Konfigurationen und Makros im Projekt.
2. Kontexterstellung: Es erstellt einen Kontext für jedes Modell, einschließlich der Konfigurationen und verfügbaren Makros.
3. Jinja rendering: Es verarbeitet dann SQL-Dateien als Jinja-Vorlagen, um Tags und Ausdrücke durch ausgewertete Ergebnisse zu ersetzen.
4. SQL-Kompilierung: Für jedes Modell werden reine SQL-Abfragen erstellt.
5. Artefaktgenerierung: Kompiliertes SQL wird im Verzeichnis target/compiled gespeichert.
6. Ausführungsvorbereitung: Für dbt run werden Abfragen für die Ausführung vorbereitet, möglicherweise mit zusätzlicher Umhüllung.

Dieser Prozess verwandelt modulares, schablonenhaftes SQL in ausführbare Abfragen, die speziell auf dein Data Warehouse zugeschnitten sind. Wir können dbt compile verwenden oder das Verzeichnis target/compiled überprüfen, um das endgültige SQL für jedes Modell anzuzeigen und zu debuggen.

Data Warehousing und integrationsbasierte dbt Interviewfragen

Die meisten Aufgaben von Data Engineers drehen sich um den Aufbau und die Integration von Data Warehouses mit dbt. Fragen zu diesen Szenarien kommen in Vorstellungsgesprächen sehr häufig vor - deshalb habe ich die am häufigsten gestellten Fragen zusammengestellt: 

Erkläre drei Vorteile der Integration von dbt mit Airflow. 

Die Integration von dbt mit Airflow hilft beim Aufbau einer optimierten Datenpipeline. Hier sind einige seiner Vorteile: 

• ETL-Prozess: Airflow kümmert sich um das Extrahieren und Laden von Daten und sorgt dafür, dass dbt sich auf die Umwandlung konzentrieren kann, was zu einem reibungsloseren Gesamtworkflow führt.
• Automatisierung von dbt-Aufgaben: Airflow automatisiert die Planung und Ausführung von dbt-Modellen, reduziert manuelle Eingriffe und verbessert die Effizienz deiner Datentransformationen.
• Parallele Aufgabenausführung: Airflow ermöglicht die parallele Ausführung von Aufgaben und damit die Verarbeitung großer Datensätze ohne Leistungseinbußen, was zu schnellen und zuverlässigen Datenpipelines beiträgt. 

Was ist die semantische Schichtarchitektur des dbt? 

Die semantische Ebene von dbt ermöglicht es uns, Rohdaten in eine Sprache zu übersetzen, die wir verstehen. Wir können auch Metriken definieren und sie mit einer Befehlszeilenschnittstelle (CLI) abfragen. 

So können wir die Kosten optimieren, da die Datenaufbereitung weniger Zeit in Anspruch nimmt. Außerdem arbeiten alle mit denselben Datendefinitionen, da die Kennzahlen im gesamten Unternehmen einheitlich sind. 

dbt und die semantische Schicht. Bildquelle: dbt

Wenn du BigQuery verwendest, ist dbt eine unnötige Ebene der Datenumwandlung? 

BigQuery ist zwar sehr hilfreich und kann viele Transformationen nativ verarbeiten, aber dbt kann trotzdem notwendig sein. Hier ist der Grund dafür:

• dbt ermöglicht dir die Versionskontrolle deiner Transformationen, was in BigQuery nicht unterstützt wird.
• dbt bietet integrierte Test-Frameworks und Dokumentationserstellung, die die Datenqualität und das Verständnis verbessern.
• Die ref() Funktion und die Makros von dbt ermöglichen einen modulareren und wiederverwendbaren SQL-Code.
• dbt macht die Verwaltung mehrerer Umgebungen (Dev, Test, Prod) in BigQuery einfacher.
• dbt bietet eine kohärente Methode zur Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Transformationen.

Bietet dbt Datensicherheit? 

dbt gibt es in zwei Versionen: dbt Core und dbt Cloud, wie in einer früheren Frage beschrieben. dbt Core ist Open Source und dient als kostenlose Version. Aus diesem Grund bietet es keine integrierte Sicherheitsfunktion, und die Nutzer sind für den Einsatz und die Sicherheit verantwortlich. 

Die dbt Cloud ist jedoch so konzipiert, dass sie vollständige Sicherheit bietet. Sie entspricht dem HIPAA und anderen gängigen Rahmenwerken, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre nicht verletzt wird. Je nach Bedarf müssen wir also eine dbt-Version wählen, die den Anforderungen unseres Unternehmens entspricht.

Wie kannst du die Leistung von dbt-Transformationen bei großen Datensätzen optimieren?

Die Optimierung von dbt-Transformationen für große Datenmengen ist entscheidend für die Verbesserung der Leistung und die Senkung der Kosten, vor allem bei Cloud-basierten Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift. Hier sind einige wichtige Techniken zur Optimierung der dbt-Leistung:

1. Inkrementelle Modelle verwenden

Inkrementelle Modelle ermöglichen es dem dbt, nur neue oder aktualisierte Daten zu verarbeiten, anstatt jedes Mal den gesamten Datensatz neu zu verarbeiten. Das kann die Laufzeiten für große Datensätze erheblich reduzieren. Dieses Verfahren begrenzt die Menge der verarbeiteten Daten und beschleunigt die Umwandlungszeiten.

2. Nutzung von Partitionierung und Clustering (für Datenbanken wie Snowflake und BigQuery)

Die Partitionierung und das Clustering großer Tabellen in Datenbanken wie Snowflake oder BigQuery tragen dazu bei, die Abfrageleistung zu verbessern, indem sie die Daten effizient organisieren und die Menge der bei Abfragen gescannten Daten reduzieren.

Die Partitionierung stellt sicher, dass nur die relevanten Teile eines Datensatzes abgefragt werden, während das Clustering die physische Anordnung der Daten für einen schnelleren Abruf optimiert.

3. Optimiere Materialisierungen (Tabelle, Ansicht, inkrementell)

Verwende geeignete Materialisierungen, um die Leistung zu optimieren:

• Ansichten sind nützlich für leichte Transformationen, aber nicht ideal für hohe Arbeitslasten.
• Tabellen speichern die Daten physisch, was die Leistung verbessert, aber mehr Speicherplatz benötigt.
• Inkrementelle Modelle sind am besten für große Datensätze geeignet, die regelmäßig aktualisiert werden.

4. Verwende LIMIT während der Entwicklung

Bei der Entwicklung von Transformationen ist das Hinzufügen einer LIMIT Klausel zu Abfragen nützlich, um die Anzahl der verarbeiteten Zeilen zu begrenzen. Das beschleunigt die Entwicklungszyklen und vermeidet die Arbeit mit riesigen Datensätzen während der Tests.

5. Abfragen parallel ausführen

Nutze die Fähigkeit deines Data Warehouse, Abfragen parallel auszuführen. Zum Beispiel unterstützt dbt Cloud die Parallelität, die je nach deiner Infrastruktur angepasst werden kann.

6. Nutze datenbankspezifische Optimierungsfunktionen

Viele Cloud Data Warehouses bieten Funktionen zur Leistungsoptimierung wie:

• BigQuery: Verwende materialisierte Ansichten oder partitionierte Tabellen.
• Snowflake: Aktiviere das automatische Clustering und die Skalierung des Lagers für die parallele Ausführung.

Wie kannst du dbt-Läufe in Snowflake optimieren? 

Um dbt-Läufe in Snowflake zu optimieren:

1. Verwende das Clustering von Tabellen:

{{ config(
    cluster_by = ["date_column", "category_column"]
) }}
SELECT ...

2. Nutze die Multi-Cluster-Warehouses von Snowflake für die parallele Ausführung von Modellen:

models:
  my_project:
    materialized: table
    snowflake_warehouse: transforming_wh

3. Verwende inkrementelle Modelle, wo es angebracht ist:

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}
SELECT *
FROM source_table
{% if is_incremental() %}
WHERE updated_at > (SELECT MAX(updated_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

Diese Optimierungen können die Leistung und Kosteneffizienz von dbt-Läufen in Snowflake verbessern.

Verhaltens- und Problemlösungsorientierte dbt-Interviewfragen 

Am Ende des Vorstellungsgesprächs testen die Interviewer normalerweise deine Problemlösungsfähigkeiten. Sie können dir Fragen stellen, um zu sehen, wie du auf reale Probleme reagieren wirst. Hier sind also ein paar Fragen zum Verhalten und zur Problemlösung: 

Wie würdest du die dbt-Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen (Entwicklung, Staging, Produktion) verwalten?

Hier erfährst du, wie du die dbt-Verteilung in verschiedenen Umgebungen verwalten kannst:

1. Umgebungsspezifische Konfigurationen

dbt ermöglicht es dir, in der Datei dbt_project.yml unterschiedliche Konfigurationen für jede Umgebung (Dev, Staging und Production) zu definieren. Du kannst verschiedene Einstellungen für Schema-, Datenbank- und Data Warehouse-Konfigurationen festlegen.

Beispiel in dbt_project.yml:

models:
  my_project:
    dev:
      schema: dev_schema
    staging:
      schema: staging_schema
    prod:
      schema: prod_schema

In diesem Beispiel wählt dbt beim Ausführen des Projekts automatisch das richtige Schema auf Grundlage der Zielumgebung (Dev, Staging oder Prod) aus.

2. Verwendung der Zielvariable

Die Variable target in dbt wird verwendet, um festzulegen, in welcher Umgebung du arbeitest (Dev, Staging, Production). Du kannst diese Variable in deinen Modellen oder Makros referenzieren, um das Verhalten an die jeweilige Umgebung anzupassen.

Beispiel in einem Modell:

{% if target.name == 'prod' %}
    SELECT * FROM production_table
{% else %}
    SELECT * FROM {{ ref('staging_table') }}
{% endif %}

Diese Logik sorgt dafür, dass je nach Umgebung unterschiedliche Tabellen oder Schemata verwendet werden.

3. Verzweigung und Versionskontrolle

Jede Umgebung sollte ihren eigenen Zweig in der Versionskontrolle (z.B. Git) haben. Entwickler arbeiten kauf dem dev Zweig, Tester und Analysten verwenden staging, und nur genehmigte Änderungen werden in den prod Zweig zusammengeführt.

4. Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliches Deployment (CD)

In der Produktion ist es wichtig, eine automatisierte Bereitstellungspipeline zu haben, die Tests und Validierungen durchführt, bevor die Modelle bereitgestellt werden. In dbt Cloud kannst du Jobpläne einrichten, um bestimmte Aufgaben in Abhängigkeit von der Umgebung auszuführen. Für dbt Core kann dies durch CI/CD-Tools wie GitHub Actions oder Jenkins erreicht werden.

Wie handhabst du die Versionskontrolle in dbt, besonders wenn du mit mehreren Teammitgliedern arbeitest?

Versionskontrolle ist bei der Arbeit an dbt-Projekten unerlässlich, vor allem in einer Teamumgebung, in der mehrere Personen an derselben Codebasis arbeiten. So handhabe ich die Versionskontrolle in dbt:

1. Verwende Git für die Versionskontrolle

Wir verwenden Git als primäres Werkzeug für die Versionskontrolle in unseren dbt-Projekten. Jedes Teammitglied arbeitet an seinem eigenen Zweig für alle Änderungen oder Funktionen, die es implementiert. Das ermöglicht eine isolierte Entwicklung und vermeidet Konflikte zwischen Teammitgliedern, die gleichzeitig an verschiedenen Aufgaben arbeiten.

Beispiel: Ich erstelle einen neuen Funktionszweig wie feature/customer_order_transformation, wenn ich an einem neuen dbt-Modell arbeite.

2. Strategie der Verzweigung

Wir folgen einer Git-Verzweigungsstrategie, bei der:

• Der Zweig dev wird für die laufende Entwicklung und für Tests verwendet.
• Der Zweig staging wird verwendet, um Änderungen für die Produktion vorzubereiten.
• Der Zweig main oder prod ist für die Produktionsumgebung reserviert.

Die Teammitglieder pushen ihre Änderungen in den Zweig dev und öffnen Pull Requests (PRs) für Code-Reviews. Sobald die Änderungen geprüft und genehmigt sind, werden sie in staging für weitere Tests zusammengeführt und dann auf production veröffentlicht.

3. Kontinuierliche Integration (CI)

Wir haben eine CI-Pipeline (z.B. GitHub Actions, CircleCI) integriert, die automatisch dbt-Tests für jede Pull-Anfrage durchführt. So wird sichergestellt, dass jeder neue Code die erforderlichen Tests besteht, bevor er in den Hauptzweig eingefügt wird. 

Der CI-Prozess führt dbt run aus, um Modelle zu erstellen, und dbt test, um die Daten zu validieren und auf Fehler oder Inkonsistenzen zu prüfen.

4. Zusammenführungskonflikte auflösen

Wenn mehrere Teammitglieder Änderungen an demselben Modell oder derselben Datei vornehmen, kann es zu Konflikten bei der Zusammenführung kommen. Dazu überprüfe ich zunächst die Konfliktmarkierungen im Code und entscheide, welche Änderungen ich beibehalten will:

• Wenn beide Änderungen gültig sind, füge ich sie zu einer neuen Version zusammen.
• Wenn nur eine der Änderungen richtig ist, behalte ich diese und verwerfe die andere.

Nachdem ich den Konflikt gelöst habe, führe ich lokale Tests durch, um sicherzustellen, dass die Konfliktlösung keine neuen Fehler verursacht hat. Sobald die Änderungen bestätigt sind, schiebe ich sie zurück in den Zweig.

5. Dokumentation und Zusammenarbeit

Wir stellen sicher, dass jeder Merge- oder Pull-Request eine angemessene Dokumentation der vorgenommenen Änderungen enthält. Wir aktualisieren die automatisch generierte dbt-Dokumentation, damit jeder im Team die neuen oder aktualisierten Modelle versteht.

Wie würdest du dbt in eine bestehende Datenpipeline implementieren?  

So würde ich dbt in eine bestehende Pipeline implementieren:

1. Beurteile die aktuelle Pipeline: Identifiziere Ineffizienzen und Bereiche, in denen das dbt Transformationsprozesse verbessern kann.
2. Richte dbt ein: Installiere dbt, erstelle ein neues Projekt und konfiguriere Verbindungen zum Data Warehouse.
3. Umwandlungen umwandeln: Migriere bestehende SQL- oder Transformationslogik in dbt-Modelle und achte dabei auf Modularität und Übersichtlichkeit.
4. Füge Tests und Dokumentation hinzu: Setze die integrierten Prüf- und Dokumentationsfunktionen von dbt ein, um Datenqualität und Transparenz zu gewährleisten.
5. Integriere sie in die Orchestrierung: Planen Sie dbt-Läufe mit bestehenden Tools wie Airflow oder Prefect.
6. Fang klein an: Implementiere dbt auf einer kleinen Teilmenge der Pipeline, um die Änderungen zu validieren, bevor du sie ausweitest.
7. Überwache und optimiere: Überprüfe kontinuierlich die Leistung und optimiere die Modelle nach Bedarf.

Stell dir vor, ein dbt-Modell schlägt mit der Fehlermeldung "Beziehung existiert nicht" fehl. Wie gehst du vor, um einen solchen Fehler zu beheben?

Wenn in dbt die Fehlermeldung "Relation existiert nicht" auftritt, bedeutet dies in der Regel, dass das Modell versucht, auf eine Tabelle oder ein Modell zu verweisen, das noch nicht erstellt wurde oder falsch geschrieben ist. So würde ich es debuggen:

1. Prüfe auf Tippfehler: Vergewissere dich, dass der Name der Tabelle oder des Modells in der Funktion ref() richtig geschrieben ist, und überprüfe, ob das richtige Modell oder die richtige Tabelle referenziert wird.

SELECT * FROM {{ ref('orders') }}  -- Ensure 'orders' is the correct model name

1. Überprüfe die Modellabhängigkeiten: Wenn dein Modell von anderen Modellen abhängt, überprüfe den dbt DAG (Directed Acyclic Graph), um sicherzustellen, dass die vorgelagerten Modelle erfolgreich erstellt wurden, bevor das fehlerhafte Modell läuft.
2. Führe dbt im Debug-Modus aus: Verwende dbt debug und überprüfe die Logs, um detaillierte Informationen darüber zu erhalten, was dbt versucht hat und warum es fehlgeschlagen ist.
3. Überprüfe die Berechtigungen für die Datenplattform: Vergewissere dich, dass dbt über die richtigen Berechtigungen für den Zugriff auf die referenzierte Tabelle oder das referenzierte Modell im Data Warehouse verfügt.
4. Führe einzelne Modelle aus: Versuche, die abhängigen Modelle einzeln auszuführen (z. B. dbt run --models orders ), um zu überprüfen, ob sie existieren und vor dem fehlerhaften Modell korrekt erstellt werden.

Tipps zur Vorbereitung auf ein dbt-Interview

dbt ist ein neues Framework, das nach und nach verbessert wird. Es kann dich überfordern, mit den neuen Updates Schritt zu halten und gleichzeitig den alten Stoff zu lernen. Deshalb solltest du einen ausgewogenen Ansatz wählen und mit den Kernfunktionen beginnen. Sobald du sie beherrschst, erkunde die Ergänzungen, um zu verstehen, was sich geändert hat. 

Ich weiß, dass Vorstellungsgespräche nervenaufreibend sein können, besonders bei einem spezialisierten Werkzeug wie dbt. Aber keine Sorge - ich habe ein paar Tipps zusammengestellt, die dir helfen, dich vorzubereiten und sicher zu fühlen:

Master dbt features

Ich kann es nicht oft genug betonen - mach dich mit den grundlegenden Konzepten des dbt vertraut, einschließlich Modellen, Tests, Dokumentation und wie sie alle zusammenpassen. Ein solides Verständnis dieser Grundlagen wird dir in technischen Diskussionen gute Dienste leisten.

DataCamp hat den perfekten Kurs dafür: Einführung in dbt 

DataCamp bietet auch einige einsteigerfreundliche Kurse an, in denen andere Data-Engineering-Themen vertieft werden:

• Für die Grundlagen der Datentechnik: Data Engineering verstehen 
• Für den Datenbankentwurf: Datenbank-Design 
• Für die Grundlagen von Data Warehousing: Data Warehousing-Konzepte 
• Für Snowflake Grundlagen: Einführung in Snowflake 
• Für die Datenarchitektur: Die moderne Datenarchitektur verstehen 
• ETL und ELT in Python lernen: ETL und ELT in Python 

Praktische Erfahrungen mit dbt sammeln

Über etwas zu lesen ist gut, aber etwas zu tun ist noch besser. Das ist eine der effektivsten Methoden, um dbt-Fähigkeiten zu meistern. Du kannst online eine riesige Liste von Rohdatensätzen finden, um Transformationen durchzuführen und Tests zu starten. Richte dein eigenes dbt-Projekt ein und spiele mit den verschiedenen Funktionen herum. Dadurch wirst du dich viel sicherer fühlen, wenn du über dbt sprichst, wenn du es tatsächlich benutzt hast.

Bereite Beispiele aus der Praxis vor

Interviewer hören gerne von praktischen Anwendungen. Fällt dir ein Problem ein, das du mit dbt gelöst hast oder wie du es in einem hypothetischen Szenario einsetzen könntest? Halte ein paar dieser Beispiele zum Teilen bereit. Um einige Beispiele zu sammeln, kannst du sogar mehrere Fallstudien auf der offiziellen dbt-Seite studieren oder dir Ideen aus öffentlichen dbt-Projekten auf Git holen. 

Fazit 

Wir haben ein breites Spektrum von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen dbt-Interviewfragen abgedeckt, die dir bei deiner Jobsuche helfen werden. Wenn du verstehst, wie du dbt in Cloud Data Warehouses integrieren kannst, bist du mit fortgeschrittenen Fähigkeiten zur Datenumwandlung ausgestattet, die das Herzstück eines jeden Datenintegrationsprozesses sind. 

Das Erlernen von dbt und SQL geht jedoch Hand in Hand. Wenn du also neu in SQL bist, solltest du dir die SQL-Kurse von DataCamp ansehen.