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数据仓库和基于 DBT 的集成面试问题
大多数数据工程师的工作都围绕着构建数据仓库并将其与 dbt 集成。与这些假设相关的问题在面试中很常见，
解释将 dbt 与 Airflow 集成的三个优点。
将 dbt 与 Airflow 集成有助于构建简化的数据管道。以下是它的一些优点：

ETL 流程： Airflow 管理数据提取和加载，确保 dbt 可以专注 阿富汗电话数据 于转换步骤，从而使整体工作流程更加顺畅。
dbt 任务自动化： Airflow 可以自动执行 dbt 模型的编程和执行，减少手动干预并提高数据转换的效率。
任务并行执行： Airflow 允许任务并行运行，从而能够在不影响性能的情况下处理大型数据集，有助于维护快速可靠的数据管道。
dbt语义层的架构是怎样的？
dbt语义层允许我们将原始数据翻译成我们理解的语言。我们还可以定义指标并使用命令行界面（CLI）查询它们。

这使我们能够优化成本，因为数据准备需要的时间更少。此外，每个人都使用相同的数据定义，因为这使得整个组织的指标保持一致。



dbt 和语义层。图片来源：dbt

如果您使用 BigQuery，dbt 是否是不必要的数据转换层？
尽管 BigQuery 非常有用并且可以本地处理许多转换，但 dbt 可能仍然是必要的。原因如下：

dbt 允许您对转换进行版本控制，这是 BigQuery 本身不支持的。
dbt 提供集成测试框架和文档生成，以提高数据质量和理解。
dbt 函数ref()和宏允许更加模块化和可重用的 SQL 代码。
dbt 让您可以轻松管理 BigQuery 中的多个环境（开发、测试、生产）。
dbt 提供了一种内聚的方法来管理转换之间的依赖关系。
dbt 提供数据安全吗？
dbt 有两个版本：dbt Core 和 dbt Cloud，如上一个问题所示。 dbt Core 是开源的并且是免费版本。这就是为什么它不提供任何内置安全功能，用户负责其部署和安全性。

然而，dbt Cloud 旨在提供完整的安全性。符合 HIPAA 和其他通用框架，确保隐私不会受到损害。所以根据我们的需求，我们需要选择一个适合我们业务合规需求的dbt版本。

如何优化大数据集上 dbt 转换的性能？
优化大型数据集的 dbt 转换对于提高性能和降低成本至关重要，尤其是在处理Snowflake、BigQuery或Redshift等基于云的数据仓库时。以下是优化 dbt 性能的一些关键技术：

1.使用增量模型