Top 26 questions et réponses d'entretien dbt pour 2025

Questions d'entretien intermédiaires sur les dbt 

Maintenant que nous avons abordé les questions de base sur le dbt, voici quelques questions de niveau intermédiaire sur le dbt. Ils se concentrent sur des aspects et des concepts techniques spécifiques.

Que sont les sources dans la dbt ? 

Dans dbt, les sources sont les tableaux de données brutes. Nous n'écrivons pas directement de requêtes SQL sur ces tableaux bruts - nous spécifions le schéma et le nom du tableau et les définissons comme sources. Il est ainsi plus facile de faire référence aux objets de données dans les tableaux.  

Imaginez que votre base de données comporte un tableau de données brutes appelé orders dans le schéma sales. Au lieu d'interroger directement ce tableau, vous le définirez comme source dans dbt de la manière suivante :

Définissez la source dans votre fichier sources.yml:

version: 2

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

Utilisez la source dans vos modèles dbt :

Une fois défini, vous pouvez faire référence au tableau orders brut dans vos transformations comme suit :

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

Cette approche fait abstraction de la définition brute du tableau, ce qui facilite sa gestion et garantit que si la structure sous-jacente du tableau change, vous pouvez la mettre à jour en un seul endroit (la définition de la source) plutôt qu'à chaque requête.

Avantages de l'utilisation des sources dans le dbt :

• Organisation : Les sources organisent vos données brutes et facilitent leur gestion au sein d'un projet.
• Abstraction : Vous abstrayez les détails du schéma, ce qui réduit les erreurs et améliore la flexibilité.
• Documentation : La définition des sources permet de mieux documenter vos données brutes.

Qu'est-ce qu'un modèle de dbt ?

Un modèle dbt est essentiellement un fichier SQL ou Python qui définit la logique de transformation des données brutes. Dans dbt, les modèles sont le composant central dans lequel vous écrivez vos transformations, qu'il s'agisse d'agrégations, de jointures ou de tout autre type de manipulation de données.

• Modèles SQL dans dbt utilisent des instructions SELECT pour définir les transformations et sont sauvegardés en tant que fichiers .sql.
• Les modèles Python, introduits avec la prise en charge de Python par dbt, sont enregistrés sous forme de fichiers .py et vous permettent d'utiliser des bibliothèques Python comme pandas pour manipuler les données.

Exemple de modèle SQL :

Un modèle SQL transforme les données brutes à l'aide de requêtes SQL. Par exemple, pour créer un résumé des commandes à partir d'un tableau orders:

--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

Dans cet exemple :

• Le modèle orders_summary.sql crée un résumé des commandes et des recettes totales pour chaque client à l'aide de SQL.
• Le modèle fait référence au tableau orders (déjà défini en tant que modèle ou source dbt).

Exemple de modèle Python :

Un modèle Python manipule des données brutes à l'aide de code Python. Il peut s'avérer particulièrement utile pour les logiques complexes qui pourraient être encombrantes en SQL.

# 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

Dans cet exemple :

• Le modèle Python utilise pandas pour transformer les données en regroupant les commandes par client et en calculant le nombre total de commandes et le chiffre d'affaires.
• Le résultat est alors renvoyé sous forme de DataFrame, que dbt peut intégrer dans son pipeline.

Comment créer un modèle dbt ? 

Voici comment créer un modèle dbt : 

• Créez un répertoire sous ledossier models dans le projet dbt.
• Ajoutez un nouveau fichier texte avec une extension .sql dans le répertoire (ou .py s'il s'agit d'un modèle Python).
• Maintenant, écrivez une requête SQL ou un code pour transformer les données brutes. 
• Exécutez lacommande dbt run pour appliquer la transformation et créer le modèle.

Comment dbt gère-t-il les dépendances entre les modèles ?

dbt gère les dépendances des modèles à l'aide de la fonction ref(), qui crée une chaîne de dépendance claire entre les modèles .

Lorsque vous définissez une transformation dans dbt, au lieu de référencer directement les tableaux de votre entrepôt, vous référencez d'autres modèles dbt à l'aide de la fonction ref(). Cela garantit que dbt construit les modèles dans le bon ordre en identifiant les modèles qui dépendent des autres.

Par exemple, si vous avez un modèle orders_summary qui dépend du modèle orders, vous le définirez comme suit :

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

Dans cet exemple, la fonction {{ ref('orders') }} garantit que le modèle orders est construit avant orders_summary, puisque orders_summary s'appuie sur les données du modèle orders .

Que sont les macros dans dbt et comment pouvez-vous les exécuter ? 

Les macros dans dbt sont des blocs réutilisables de code SQL écrits à l'aide du moteur de modélisation Jinja. Ils vous permettent d'automatiser les tâches répétitives, d'abstraire la logique complexe et de réutiliser le code SQL dans plusieurs modèles, ce qui rend votre projet dbt plus efficace et plus facile à maintenir. 

Les macros peuvent être définies dans les fichiers .sql du répertoire macros de votre projet dbt.

Les macros sont particulièrement utiles lorsque vous devez effectuer des transformations similaires sur plusieurs modèles ou lorsque vous avez besoin d'une logique spécifique à l'environnement, comme l'utilisation de différents schémas ou la modification des formats de date en fonction des environnements de déploiement (par exemple, le développement, la mise en place ou la production).

Exemple de création de macros :

• Macro de formatage de la date : Vous pouvez créer une macro pour normaliser le formatage des dates dans tous les modèles. Au lieu de répéter la logique du format de date, vous pouvez créer une macro comme celle-ci :

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

Utilisation dans un modèle :

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

Dans cet exemple, la macro format_date est utilisée pour normaliser le format de la colonne order_date dans tous les modèles où elle est appelée.

• Macro nom de schéma personnalisé : Cette macro modifie dynamiquement les noms des schémas en fonction de l'environnement (par exemple, développement ou production). Cela permet de gérer les environnements sans avoir à modifier manuellement les noms des schémas.

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

Utilisation dans un modèle :

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

Ici, la macro vérifie si l'environnement (target.name) est "prod" et renvoie le nom de schéma correct en fonction de cela.

Comment exécuter des macros :

Les macros ne sont pas exécutées directement comme les modèles SQL. Au lieu de cela, elles sont référencées dans vos modèles ou autres macros et exécutées lors de l'exécution du projet dbt. Par exemple, si vous utilisez une macro dans un modèle, la macro s'exécutera lorsque vous lancerez la commande dbt run.

• Appel d'une macro à l'intérieur d'un modèle : Lorsque vous incluez une macro dans un modèle SQL, la macro est exécutée pendant l'exécution du modèle.
• Exécution manuelle des macros: Vous pouvez également exécuter certaines macros manuellement en les appelant à l'aide de la commande dbt run-operation. Elle est généralement utilisée pour des tâches ponctuelles, telles que l'ajout de données ou l'exécution d'opérations de maintenance.

Quels sont les deux types de tests en dbt ? 

Les tests singuliers et les tests génériques sont les deux types de tests dans dbt : 

• Les tests singuliers se concentrent sur des conditions spécifiques dans un modèle dbt. Si la condition de test échoue, il renvoie les lignes.

Exemple : Supposons que vous souhaitiez vous assurer qu'aucun ordre n'a une valeur négative order_amount. Vous pouvez écrire un test singulier dans le répertoire tests comme suit :

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

Si ce test échoue, dbt renverra tous les tableaux de la table orders où order_amount est négatif.

• Les tests génériques sont des tests prédéfinis qui acceptent des arguments. Ils se répartissent en plusieurs types : 

Exemple : Vous pouvez facilement appliquer un test générique pour vous assurer que customer_id dans le tableau customers est unique et non nul en le définissant dans votre fichier schema.yml:

version: 2

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

Dans cet exemple :

• Le test d'unicité vérifie que chaque customer_id du tableau customers est unique.
• Le test not_null vérifie qu'aucune valeur de customer_id n'est manquante ou nulle.

Questions d'entretien avancées sur les dbt 

Au fur et à mesure de votre progression, vous pourrez être confronté à des scénarios plus complexes et à des concepts avancés. Voici donc quelques questions d'entretien difficiles qui vous aideront à évaluer votre expertise et à vous préparer à des postes d'ingénieur en données de haut niveau.

Comment pouvez-vous créer des modèles incrémentaux dans dbt, et quand les utiliserez-vous ?

Les modèles incrémentaux de dbt sont utilisés pour traiter uniquement les données nouvelles ou modifiées au lieu de retraiter l'ensemble des données à chaque fois. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données et que la reconstruction du modèle à partir de zéro prendrait beaucoup de temps et nécessiterait de nombreuses ressources.

Un modèle incrémental permet à dbt d'ajouter uniquement les nouvelles données (ou de mettre à jour les données modifiées) en fonction d'une condition, généralement une colonne d'horodatage (comme updated_at ).

Comment créer un modèle incrémental :

1. Définissez le modèle comme incrémental en le spécifiant dans la configuration du modèle :

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

2. Utilisez la fonction is_incremental() pour filtrer les lignes nouvelles ou modifiées :

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

3. Lorsque dbt exécute ce modèle pour la première fois, il traite toutes les données. Lors des exécutions suivantes, il ne traitera que les lignes pour lesquelles updated_at est supérieur à la valeur la plus récente déjà présente dans le modèle.

Quand utiliser les modèles incrémentaux ?

• Grands ensembles de données: Lorsque vous disposez d'un tableau de grande taille comportant des millions ou des milliards de tableaux, il serait inefficace de reconstruire l'intégralité du tableau à chaque exécution.
• Mises à jour fréquentes: Si votre entrepôt de données reçoit fréquemment des mises à jour ou de nouvelles données, mais que vous n'avez pas besoin de retraiter l'ensemble des données, les modèles incrémentiels peuvent réduire considérablement le temps de traitement.
• Données en continu: Dans les cas où les données sont diffusées en continu ou mises à jour régulièrement, les modèles incrémentiels permettent de maintenir les transformations à jour sans avoir à tout réexécuter.

Comment utilisez-vous Jinja pour améliorer votre code SQL ?

Jinja rend notre code SQL plus flexible. Avec Jinja, nous pouvons définir des modèles réutilisables pour les modèles SQL courants. Et comme les exigences changent constamment, nous pouvons utiliser les instructions if de Jinja pour ajuster nos requêtes SQL en fonction des conditions. Cela permet généralement d'améliorer le code SQL en décomposant la logique complexe, ce qui la rend plus facile à comprendre. 

Par exemple, si vous souhaitez convertir le format de la date de "YYYY-MM-DD" à "MM/DD/YYYY", voici un exemple de macro dbt pour cela, que nous avons vu dans une question précédente :

{% macro change_date_format(column_name) %}

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

{% endmacro %}

Dans cet exemple de code, {{ column_name }} est l'endroit où Jinja insère le nom de la colonne lorsque vous utilisez la macro. Il sera remplacé par le nom réel de la colonne lors de l'exécution. Comme nous l'avons vu dans les exemples précédents, Jinja utilise {{ }} pour indiquer l'emplacement du remplacement.

Comment créer une matérialisation personnalisée dans dbt ? 

Voici comment créer une matérialisation personnalisée dans dbt : 

• Créez le fichier SQL pour la matérialisation personnalisée. 
• Définissez ensuite une macro de matérialisation sous la forme materialization_name: 

{% materialization materialization_name, default -%}

• Utilisez les macros prédéfinies de dbt adapter.get_relation pour configurer le tableau cible. C'est là que les données seront chargées. 
• Maintenant, définissez et exécutez les commandes SQL pour créer et charger les données dans les tableaux : 

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

• Enfin, renvoyez la relation cible pour mettre à jour le cache de dbt et optimiser l'exécution de la requête. 

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

Comment déboguer vos modèles dbt ? Parlez-nous de deux façons. 

Voici deux façons de déboguer nos modèles dbt : 

1. Accédez aux fichiers SQL compilés dans le dossier cible pour identifier les erreurs et en assurer le cursus.

Lorsque vous exécutez un projet dbt, dbt compile vos modèles (écrits à l'aide de Jinja templating) en requêtes SQL brutes et les enregistre dans le répertoire target. Ce SQL compilé est exactement ce que dbt exécute sur votre plate-forme de données, et l'examen de ces fichiers peut donc vous aider à identifier les problèmes qui se posent :

• Exécutez vos modèles dbt (par exemple, dbt run ou dbt test ).
• Naviguez jusqu'au dossier target/compiled/ dans le répertoire de votre projet dbt.
• Ouvrez le fichier SQL compilé pour le modèle que vous déboguez. Le fichier contiendra le dbt SQL brut exécuté, y compris toutes les transformations des macros et références Jinja.
• Copiez la requête SQL compilée et exécutez-la directement dans l'éditeur SQL de votre plateforme de données (par exemple, Postgres, BigQuery) pour obtenir des messages d'erreur détaillés ou voir le comportement réel de la requête.

2. Utilisez dbtPower User Extension for VS Code pour examiner directement les résultats de la requête.

L'extension dbt Power User pour Visual Studio Code (VS Code) est un outil utile pour déboguer les modèles dbt. Cette extension vous permet de revoir et de tester vos requêtes directement dans votre IDE, réduisant ainsi le besoin de passer de dbt, au terminal et à votre base de données.

Comment la dbt compile-t-elle les requêtes ? 

dbt compile les requêtes en suivant les étapes suivantes :

1. Analysedbt lit tous les fichiers SQL, les configurations YAML et les macros du projet.
2. Création de contexte: Il crée un contexte pour chaque modèle, y compris les configurations et les macros disponibles.
3. Enduit de Jinja: Il traite ensuite les fichiers SQL comme des modèles Jinja pour remplacer les balises et les expressions par des résultats évalués.
4. Compilation SQL: Des requêtes SQL pures sont générées pour chaque modèle.
5. Génération d'artefacts : Le code SQL compilé est enregistré dans le répertoire target/compiled.
6. Préparation de l'exécution : Pour dbt run, les requêtes sont préparées pour l'exécution, éventuellement avec une enveloppe supplémentaire.

Ce processus transforme le langage SQL modulaire en requêtes exécutables spécifiques à votre entrepôt de données. Nous pouvons utiliser dbt compile ou consulter le répertoire target/compiled pour visualiser et déboguer le code SQL final pour chaque modèle.

Questions d'entretien sur l'entreposage de données et l'intégration dbt

Le travail de la plupart des ingénieurs de données consiste à construire et à intégrer des entrepôts de données avec dbt. Les questions relatives à ces scénarios sont très fréquentes lors des entretiens - c'est pourquoi j'ai rassemblé les questions les plus fréquemment posées : 

Expliquez trois avantages de l'intégration de dbt avec Airflow. 

L'intégration de dbt avec Airflow permet de construire un pipeline de données rationalisé. Voici quelques-uns de ses avantages : 

• Processus ETL : Airflow gère l'extraction et le chargement des données, garantissant que dbt peut se concentrer sur l'étape de transformation, ce qui se traduit par un flux de travail global plus fluide.
• Automatisation des tâches de dbt : Airflow automatise la planification et l'exécution des modèles dbt, réduisant ainsi les interventions manuelles et améliorant l'efficacité de vos transformations de données.
• Exécution de tâches en parallèle : Airflow permet d'exécuter des tâches en parallèle, ce qui permet de traiter de grands ensembles de données sans compromettre les performances, ce qui contribue à maintenir des pipelines de données rapides et fiables. 

Quelle est l'architecture de la couche sémantique de la dbt ? 

La couche sémantique de la dbt nous permet de traduire les données brutes dans un langage que nous comprenons. Nous pouvons également définir des métriques et les interroger à l'aide d'une interface de ligne de commande (CLI). 

Cela nous permet d'optimiser les coûts car la préparation des données prend moins de temps. En outre, tout le monde travaille avec les mêmes définitions de données, ce qui rend les mesures cohérentes dans l'ensemble de l'organisation. 

la dbt et la couche sémantique. Source de l'image : dbt

Si vous utilisez BigQuery, dbt est-il une couche inutile de transformation des données ? 

Bien que BigQuery soit très utile et puisse gérer de nombreuses transformations de manière native, dbt peut toujours être nécessaire. Voici pourquoi :

• dbt vous permet de contrôler la version de vos transformations, ce qui n'est pas pris en charge nativement par BigQuery.
• dbt fournit des cadres de test intégrés et une génération de documentation qui améliore la qualité et la compréhension des données.
• La fonction ref() et les macros de dbt permettent d'obtenir un code SQL plus modulaire et réutilisable.
• dbt facilite la gestion d'environnements multiples (dev, test, prod) dans BigQuery.
• dbt fournit une méthode cohérente pour gérer les dépendances entre les transformations.

La dbt assure-t-elle la sécurité des données ? 

dbt existe en deux versions : dbt Core et dbt Cloud, comme nous l'avons vu dans une question précédente. dbt Core est open source et sert de version gratuite. C'est pourquoi il n'offre aucune fonction de sécurité intégrée, et les utilisateurs sont responsables de son déploiement et de sa sécurité. 

Cependant, dbt Cloud est conçu pour offrir une sécurité complète. Il est conforme à l'HIPAA et à d'autres cadres communs afin de garantir qu'aucune atteinte n'est portée à la vie privée. Ainsi, en fonction de nos besoins, nous devons choisir une version de la dbt qui corresponde aux besoins de conformité de notre entreprise.

Comment optimiser les performances des transformations dbt sur de grands ensembles de données ?

L'optimisation des transformations dbt pour les grands ensembles de données est essentielle pour améliorer les performances et réduire les coûts, en particulier lorsqu'il s'agit d'entrepôts de données basés sur le cloud comme Snowflake, BigQuery ou Redshift. Voici quelques techniques clés pour optimiser les performances de dbt :

1. Utiliser des modèles progressifs

Les modèles incrémentaux permettent à dbt de ne traiter que les données nouvelles ou mises à jour au lieu de retraiter l'ensemble des données à chaque fois. Cela permet de réduire considérablement les temps d'exécution pour les grands ensembles de données. Ce processus limite la quantité de données traitées, ce qui accélère les temps de transformation.

2. Tirer parti du partitionnement et du clustering (pour les bases de données comme Snowflake et BigQuery).

Le partitionnement et le regroupement de tableaux volumineux dans des bases de données comme Snowflake ou BigQuery permettent d'améliorer les performances des requêtes en organisant les données de manière efficace et en réduisant la quantité de données analysées lors des requêtes.

Le partitionnement garantit que seules les parties pertinentes d'un ensemble de données sont interrogées, tandis que le regroupement optimise la disposition physique des données pour une recherche plus rapide.

3. Optimiser les matérialisations (tableaux, vues, incrémentales)

Utilisez des matérialisations appropriées pour optimiser les performances :

• Les vues sont utiles pour les transformations légères, mais ne sont pas idéales pour les charges de travail importantes.
• Les tableaux stockent les données physiquement, ce qui améliore les performances mais occupe plus d'espace de stockage.
• Les modèles incrémentaux sont les meilleurs pour les grands ensembles de données qui reçoivent des mises à jour régulières.

4. Utilisez LIMIT pendant le développement

Lors de l'élaboration de transformations, il est utile d'ajouter une clause LIMIT aux requêtes afin de limiter le nombre de lignes traitées. Cela permet d'accélérer les cycles de développement et d'éviter de travailler avec d'énormes ensembles de données pendant les tests.

5. Exécuter des requêtes en parallèle

Exploitez la capacité de votre entrepôt de données à exécuter des requêtes en parallèle. Par exemple, dbt Cloud prend en charge le parallélisme, qui peut être ajusté en fonction de votre infrastructure.

6. Utiliser les fonctions d'optimisation spécifiques à la base de données

De nombreux entrepôts de données dans le cloud offrent des fonctions d'optimisation des performances telles que :

• BigQuery : Utilisez des vues matérialisées ou des tableaux partitionnés.
• Snowflake : Activez le regroupement automatique et la mise à l'échelle de l'entrepôt pour l'exécution parallèle.

Comment optimiser les exécutions de dbt dans Snowflake ? 

Pour optimiser les exécutions de dbt dans Snowflake :

1. Utilisez le regroupement de tableaux :

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

2. Exploitez les entrepôts multi-clusters de Snowflake pour l'exécution parallèle des modèles :

models:
  my_project:
    materialized: table
    snowflake_warehouse: transforming_wh

3. Utilisez des modèles progressifs le cas échéant :

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

Ces optimisations peuvent améliorer les performances et la rentabilité des exécutions de dbt dans Snowflake.

Questions d'entretien sur le dbt comportemental et la résolution de problèmes 

À la fin de l'entretien, les recruteurs testent généralement vos compétences en matière de résolution de problèmes. Ils peuvent vous poser des questions pour voir comment vous réagirez à des problèmes concrets. Voici donc quelques questions relatives au comportement et à la résolution de problèmes : 

Comment gérer le déploiement de dbt dans plusieurs environnements (dev, staging, production) ?

Voici comment vous pouvez gérer le déploiement de dbt dans différents environnements :

1. Configurations spécifiques à l'environnement

dbt vous permet de définir des configurations différentes pour chaque environnement (dev, staging et production) dans le fichier dbt_project.yml. Vous pouvez spécifier différents paramètres pour des éléments tels que le schéma, la base de données et les configurations de l'entrepôt de données.

Exemple à l' adresse dbt_project.yml:

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

Dans cet exemple, dbt sélectionne automatiquement le schéma correct en fonction de l'environnement cible (dev, staging ou prod) lors de l'exécution du projet.

2. Utilisation de la variable cible

La variable target dans dbt est utilisée pour définir l'environnement dans lequel vous travaillez (dev, staging, production). Vous pouvez faire référence à cette variable dans vos modèles ou macros pour personnaliser le comportement en fonction de l'environnement.

Exemple dans un modèle :

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

Cette logique garantit l'utilisation de tableaux ou de schémas différents en fonction de l'environnement.

3. Branchements et contrôle de version

Chaque environnement doit avoir sa propre branche dans le système de contrôle de version (par exemple, Git). Les développeurs travaillent ksur la branche dev, les testeurs et les analystes utilisent staging, et seules les modifications approuvées sont fusionnées dans la branche prod .

4. Intégration continue (CI) et déploiement continu (CD)

En production, il est important d'avoir un pipeline de déploiement automatisé qui exécute des tests et des validations avant de déployer les modèles. Dans dbt Cloud, vous pouvez configurer des planifications de tâches pour exécuter des tâches spécifiques en fonction de l'environnement. Pour dbt Core, vous pouvez utiliser des outils CI/CD tels que GitHub Actions ou Jenkins.

Comment gérez-vous le contrôle des versions dans dbt, en particulier lorsque vous travaillez avec plusieurs membres de l'équipe ?

Le contrôle des versions est essentiel lorsque vous travaillez sur des projets dbt, en particulier dans un environnement d'équipe où plusieurs personnes contribuent à la même base de code. Voici comment je gère le contrôle de version dans dbt :

1. Utiliser Git pour le contrôle de version

Nous utilisons Git comme outil principal de contrôle de version dans nos projets dbt. Chaque membre de l'équipe travaille sur sa propre branche pour toutes les modifications ou fonctionnalités qu'il met en œuvre. Cela permet un développement isolé et évite les conflits entre les membres de l'équipe qui travaillent simultanément sur des tâches différentes.

Exemple : Je crée une nouvelle branche de fonctionnalités comme feature/customer_order_transformation lorsque je travaille sur un nouveau modèle de dbt.

2. Stratégie de ramification

Nous suivons une stratégie de branchement Git dans laquelle :

• La branche dev est utilisée pour le développement et les tests en cours.
• La branche staging est utilisée pour préparer les changements pour la production.
• La branche main ou prod est réservée à l'environnement de production.

Les membres de l'équipe apportent leurs modifications à la branche dev et ouvrent des demandes de téléchargement (PR) pour la révision du code. Une fois les modifications examinées et approuvées, elles sont fusionnées dans staging pour être testées plus avant, puis promues à production.

3. Intégration continue (CI)

Nous avons intégré un pipeline de CI (par exemple, GitHub Actions, CircleCI) qui exécute automatiquement les tests dbt sur chaque pull request. Cela permet de s'assurer que tout nouveau code passe les tests requis avant d'être fusionné dans la branche principale. 

Le processus d'évaluation des risques s'exécute à l'adresse dbt run pour construire des modèles et à l'adresse dbt test pour valider les données et vérifier qu'il n'y a pas d'erreurs ou d'incohérences.

4. Résoudre les conflits de fusion

Lorsque plusieurs membres de l'équipe apportent des modifications au même modèle ou fichier, des conflits de fusion peuvent survenir. Pour ce faire, je passe d'abord en revue les marqueurs de conflit dans le code et décide des modifications à conserver :

• Si les deux changements sont valables, je les combine dans une nouvelle version.
• Si une seule série de modifications est correcte, je la conserve et j'écarte l'autre.

Après avoir résolu le conflit, j'exécute des tests localement pour m'assurer que la résolution du conflit n'a pas introduit de nouvelles erreurs. Une fois confirmés, je repousse les changements résolus dans la branche.

5. Documentation et collaboration

Nous veillons à ce que chaque demande de fusion ou d'extraction comprenne une documentation appropriée sur les modifications apportées. Nous mettons à jour la documentation dbt générée automatiquement afin que tous les membres de l'équipe aient une compréhension claire des modèles nouveaux ou mis à jour.

Comment mettre en œuvre le dbt dans un pipeline de données existant ?  

Voici comment je mettrais en œuvre dbt dans un pipeline existant :

1. Évaluer la filière actuelle : Identifier les inefficacités et les domaines dans lesquels la dbt peut améliorer les processus de transformation.
2. Mettre en place le dbt : Installez dbt, créez un nouveau projet et configurez les connexions à l'entrepôt de données.
3. Convertir les transformations : Migrer la logique SQL ou de transformation existante dans des modèles dbt, en veillant à la modularité et à la clarté.
4. Ajoutez des tests et de la documentation : Mettez en œuvre les tests et la documentation intégrés à dbt pour garantir la qualité et la transparence des données.
5. Intégrer l'orchestration : Planifiez les exécutions de dbt à l'aide d'outils existants tels que Airflow ou Prefect.
6. Commencez modestement : Mettez en œuvre dbt sur un petit sous-ensemble du pipeline pour valider les changements avant de passer à l'échelle supérieure.
7. Surveillez et optimisez : Contrôler en permanence les performances et optimiser les modèles si nécessaire.

Imaginez qu'un modèle dbt échoue en raison de l'erreur "relation n'existe pas". Comment déboguer une telle erreur ?

Lorsque vous rencontrez une erreur "relation n'existe pas" dans dbt, cela signifie généralement que le modèle essaie de référencer un tableau ou un modèle qui n'a pas été créé ou qui est mal orthographié. Voici comment je déboguerais le problème :

1. Vérifiez les fautes de frappe : Assurez-vous que le nom du tableau ou du modèle est correctement orthographié dans la fonction ref() et vérifiez que le modèle ou le tableau correct est référencé.

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

1. Vérifiez les dépendances du modèle: Si votre modèle repose sur d'autres modèles, vérifiez le DAG (Directed Acyclic Graph) de dbt pour vous assurer que les modèles en amont ont été construits avec succès avant que le modèle défaillant ne s'exécute.
2. Exécutez dbt en mode débogage: Utilisez dbt debug et consultez les journaux pour obtenir des informations détaillées sur ce que dbt a essayé de faire et pourquoi il a échoué.
3. Vérifiez les autorisations de la plate-forme de données: Assurez-vous que dbt dispose des autorisations appropriées pour accéder au tableau ou au modèle référencé dans l'entrepôt de données.
4. Exécutez des modèles individuels: Essayez d'exécuter les modèles dépendants individuellement (par exemple, dbt run --models orders ) pour vérifier qu'ils existent et qu'ils sont construits correctement avant le modèle défaillant.

Conseils pour se préparer à un entretien avec le dbt

dbt est un nouveau cadre qui s'améliore progressivement. Vous risquez d'être dépassé par les nouvelles mises à jour tout en continuant à apprendre l'ancien matériel. C'est pourquoi vous devez adopter une approche équilibrée et commencer par les fonctionnalités de base. Une fois que vous les maîtrisez, explorez les ajouts pour comprendre ce qui a changé. 

Je sais que les entretiens peuvent être éprouvants, surtout pour un outil spécialisé comme le dbt. Mais ne vous inquiétez pas, j'ai rassemblé quelques conseils pour vous aider à vous préparer et à vous sentir en confiance :

Caractéristiques du dbt principal

Je ne saurais trop insister sur ce point : familiarisez-vous avec les concepts fondamentaux de la dbt, notamment les modèles, les tests, la documentation et la manière dont ils s'articulent entre eux. Une bonne maîtrise de ces notions de base vous sera utile dans les discussions techniques.

DataCamp propose le cours idéal pour cela : Introduction à dbt 

DataCamp propose également quelques cours adaptés aux débutants qui couvrent en profondeur d'autres sujets liés à l'ingénierie des données :

• Pour les bases de l'ingénierie des données : Comprendre l'ingénierie des données 
• Pour la conception de la base de données : Conception de la base de données 
• Pour les bases de l'entreposage de données : Concepts d'entreposage de données 
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Obtenez une expérience pratique avec dbt

Lire sur un sujet, c'est bien, mais agir, c'est encore mieux. C'est l'un des moyens les plus efficaces pour maîtriser les compétences en matière de dbt. Vous pouvez trouver en ligne une liste impressionnante d'ensembles de données brutes pour effectuer des transformations et des tests. Mettez en place votre propre projet dbt et jouez avec les différentes fonctionnalités. Vous vous sentirez ainsi beaucoup plus à l'aise pour parler de la dbt lorsque vous l'aurez réellement utilisée.

Préparer des exemples concrets

Les intervieweurs aiment entendre parler d'applications pratiques. Pouvez-vous vous souvenir d'un problème que vous avez résolu à l'aide de la dbt ou de la manière dont vous pourriez l'utiliser dans un scénario hypothétique ? Préparez quelques exemples à partager. Pour recueillir des exemples, vous pouvez même étudier plusieurs études de cas sur le site officiel de dbt ou trouver des idées dans les projets publics de dbt sur Git. 

Conclusion 

Nous avons couvert un large éventail de questions d'entretien dbt, de base ou avancées, qui vous aideront dans votre recherche d'emploi. En comprenant comment intégrer dbt aux entrepôts de données cloud, vous serez bien équipé en compétences avancées en matière de transformation des données, ce qui constitue le cœur de tout processus d'intégration de données. 

Cependant, l'apprentissage de dbt et de SQL va de pair. Donc, si vous êtes novice en matière de SQL, jetez un coup d'œil aux cours de SQL de DataCamp.