Orchestrez et exécutez vos jobs dbt

dbt est un cadre de données populaire pour transformer et charger des données dans votre lakehouse. Databricks rend très facile le lancement de pipelines dbt de qualité production en utilisant votre entrepôt SQL Databricks.

Dans cette démonstration de dbt et Databricks, nous allons aborder :

• Comment construire un pipeline dbt pour ingérer vos ensembles de données clients. (Nous allons construire le même pipeline que celui disponible dans la démo 'lakehouse-retail-c360').
• Comment démarrer votre pipeline dbt à partir de votre idée.
• Et finalement, comment les Workflows Databricks peuvent démarrer des tâches dbt pour orchestrer votre production.

Remarque : Cette démo clonera pour vous le dépôt
https://github.com/databricks-demos/dbt-databricks-c360 dans votre dossier de dépôt personnel.

 

Pour installer la démo, obtenez un espace de travail Databricks gratuit et exécutez les deux commandes suivantes dans un carnet Python

Dbdemos est une bibliothèque Python qui installe des démonstrations Databricks complètes dans vos espaces de travail. Dbdemos chargera et démarrera des carnets de notes, des pipelines Delta Live Tables, des clusters, des tableaux de bord Databricks SQL, des modèles d'entrepôt... Voir comment utiliser dbdemos

 

Dbdemos est distribué en tant que projet GitHub.

Pour plus de détails, veuillez consulter le GitHub fichier README.md et suivez la documentation.
Dbdemos est fourni en l'état. Voir le Licence et Avis pour plus d'informations.
Databricks n'offre pas de support officiel pour dbdemos et les actifs associés.
Pour tout problème, veuillez ouvrir un ticket et l'équipe de démonstration examinera sur une base de meilleurs efforts.