Расширенные темы dbt полезны для специалистов по данным, которые хотят расширить свои возможности моделирования и аналитики данных. Изучая сложные темы, пользователи могут использовать мощные функции dbt для создания масштабируемых конвейеров данных, автоматизации преобразования данных, реализации моделей машинного обучения, а также расширенного управления данными и обеспечения безопасности. Эти темы особенно актуальны для крупных организаций со сложными средами данных, поскольку они позволяют командам эффективно и действенно управлять операциями с данными и масштабировать их. Изучая расширенные темы dbt, группы данных могут улучшить качество данных, уменьшить количество ошибок и, в конечном итоге, получить больше информации и ценности из своих данных.

В этой статье мы рассмотрим краткий обзор следующих тем:
— Реализация моделей машинного обучения с помощью dbt
— Сотрудничество с несколькими командами и заинтересованными сторонами с помощью dbt Cloud
— Использование dbt с Kubernetes для контейнерной инфраструктуры

Реализация моделей машинного обучения с помощью dbt

Машинное обучение (ML) все чаще используется в индустрии данных для прогнозирования результатов бизнеса. dbt можно использовать для интеграции моделей машинного обучения в ваш конвейер данных и создания прогнозов с использованием вашего хранилища данных. Это может быть полезно для прогнозной аналитики, обнаружения аномалий и других задач машинного обучения.

Чтобы реализовать модели машинного обучения с помощью dbt, вам необходимо:

  1. Обучите модель машинного обучения, используя ваши данные. Это можно сделать с помощью различных инструментов, таких как scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
  2. Сохраните обученную модель в файл в формате, который может прочитать dbt. Одним из распространенных форматов является формат PMML (язык разметки прогнозирующих моделей).
  3. Напишите модель dbt, которая загружает соответствующие данные из вашего хранилища данных и передает их в обученную модель машинного обучения.
  4. Используйте выходные данные модели, чтобы делать прогнозы и обновлять хранилище данных прогнозами.

Вот пример модели dbt, которая загружает данные в обученную модель машинного обучения:

-- Load the necessary data into a temporary table
{{
  config(
    materialized = 'table',
    sql = '
      SELECT
        customer_id,
        total_spent,
        last_purchase_date
      FROM
        {{ ref('customer_history') }}
    '
  )
}}

-- Load the trained machine learning model from a file
{{
  set model = load_pmml('/path/to/model.pmml')
}}
-- Use the model to make predictions on the loaded data
{{
  config(
    materialized = 'table',
    sql = '
      SELECT
        customer_id,
        {{ model.predict('total_spent', 'last_purchase_date') }} AS predicted_total_spent
      FROM
        {{ ref('temp_table') }}
    '
  )
}}

В этом примере функция load_pmml используется для загрузки обученной модели машинного обучения из файла. Затем функция predict используется для предсказания загруженных данных, а результат сохраняется во временной таблице.

Вот еще один пример того, как сериализованную модель можно загрузить в dbt с помощью пользовательского макроса dbt. Макрос можно использовать для применения модели к новым данным, создания прогнозов или других выходных данных. Макрос также можно использовать для оценки качества модели с помощью показателей оценки.

Вот пример макроса dbt для загрузки сериализованной модели Scikit-learn и применения ее к новым данным:

{% macro predict_sklearn_model(model_path, data) %}
    {% set model = from_pickle(model_path) %}
    {% set predictions = model.predict(data) %}
    {% set output = [] %}
    {% for prediction in predictions %}
        {% set output = output + [prediction] %}
    {% endfor %}
    {{ output }}
{% endmacro %}

В этом примере макрос принимает два аргумента: путь к сериализованному файлу модели и входные данные, к которым применяется модель. Макрос использует функцию Scikit-learn from_pickle для загрузки модели, применяет модель к входным данным с помощью метода predict и возвращает прогнозы в качестве выходных данных.

Вот пример макроса dbt для оценки качества модели машинного обучения с использованием метрики оценки среднеквадратичной ошибки (MSE):

{% macro score_model_mse(model_path, data, labels) %}
    {% set model = from_pickle(model_path) %}
    {% set predictions = model.predict(data) %}
    {% set mse = mean_squared_error(labels, predictions) %}
    {{ mse }}
{% endmacro %}

В этом примере макрос принимает три аргумента: путь к сериализованному файлу модели, входные данные для оценки модели и истинные метки для входных данных. Макрос использует функцию Scikit-learn mean_squared_error для вычисления MSE между истинными метками и прогнозами модели и возвращает MSE в качестве выходных данных.

В целом, реализация моделей машинного обучения с помощью dbt может стать мощным инструментом для интеграции расширенной аналитики в ваши конвейеры данных.

Сотрудничество с несколькими командами и заинтересованными сторонами с помощью dbt Cloud

Сотрудничество с несколькими командами и заинтересованными сторонами с использованием dbt Cloud является важным аспектом моделирования и анализа данных.

  • Общие проекты:

В dbt Cloud вы можете создать общий проект, который позволит нескольким командам совместно работать над одним проектом. Это гарантирует, что все заинтересованные лица могут работать с одной кодовой базой и просматривать одни и те же результаты. Вы можете пригласить членов команды присоединиться к проекту и назначить каждому участнику различные роли и разрешения.

  • Совместная работа через Git:

Если ваша организация уже использует Git для контроля версий, dbt Cloud легко интегрируется с рабочими процессами на основе Git. Вы можете легко подключить свой проект dbt к репозиторию Git и пригласить членов команды для совместной работы в одной ветке. Это гарантирует, что все работают над одной и той же версией кодовой базы.

  • Непрерывная интеграция и развертывание (CI/CD):

dbt Cloud поддерживает рабочие процессы CI/CD, что позволяет командам автоматизировать процессы тестирования, развертывания и мониторинга. Вы можете настроить автоматические тесты, чтобы гарантировать, что изменения в кодовой базе не нарушат существующую функциональность, а затем автоматически развернуть изменения в рабочей или тестовой среде.

  • Общие источники данных:

Помимо обмена кодом, dbt Cloud позволяет командам обмениваться источниками данных. Это гарантирует, что все заинтересованные стороны используют одни и те же определения данных и что данные непротиворечивы во всей организации.

  • Документация и общение:

dbt Cloud предоставляет инструменты для документирования и коммуникации, которые могут помочь командам более эффективно сотрудничать. Вы можете использовать dbt Cloud для документирования своих моделей данных, создания словарей данных и сообщения изменений заинтересованным сторонам.

Вот несколько примеров кода для реализации совместной работы с несколькими командами и заинтересованными сторонами с помощью dbt Cloud:

Создайте командный проект в dbt Cloud

dbt cloud create project my-project --team my-team

Поделитесь проектом с другими командами

dbt cloud share my-project --team my-other-team

Предоставление доступа к определенной роли в проекте

dbt cloud grant my-project --team my-team --role admin

Добавить нового пользователя в проект

dbt cloud invite my-project --email [email protected] --role editor

Создать ветку для конкретной команды

dbt cloud create branch my-project my-branch --team my-team

Настройте уведомления об определенных событиях в проекте

dbt cloud set notifications my-project --on-run-success --email [email protected]

Это всего лишь несколько примеров, и точный код, который вам понадобится, будет зависеть от вашего конкретного варианта использования. Тем не менее, функции управления командой и совместной работы dbt Cloud предназначены для упрощения работы с несколькими командами и заинтересованными сторонами.

Использование dbt с Kubernetes для контейнерной инфраструктуры

Поскольку разработка данных продолжает расти, возрастает потребность в масштабируемых и контейнерных решениях. Kubernetes стала популярной платформой для оркестрации контейнеров благодаря своей способности автоматизировать развертывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями. В этом контексте использование dbt с Kubernetes может предоставить мощное решение для проектирования масштабируемых и контейнеризованных данных. В этой статье будет обсуждаться использование dbt с Kubernetes, в том числе, как настроить необходимую инфраструктуру и развернуть dbt с помощью Kubernetes.

Чтобы использовать dbt с Kubernetes, вам необходимо поместить проект dbt в контейнер и развернуть его в кластере Kubernetes. Это позволяет легко масштабировать и управлять вашей инфраструктурой обработки данных.

Вот шаги, которые необходимо выполнить:

Создайте образ Docker вашего проекта dbt

  • Создайте Dockerfile, который включает ваши файлы проекта dbt и зависимости.
  • Соберите образ Docker с помощью команды docker build -t <image_name> .

Отправьте образ Docker в реестр контейнеров.

  • Отправьте образ Docker в реестр контейнеров, например Docker Hub или Google Container Registry, с помощью команды docker push <image_name>.

Разверните образ Docker в Kubernetes

  • Создайте YAML-файл развертывания Kubernetes, в котором указывается используемый образ Docker и другие параметры конфигурации.
  • Разверните файл YAML с помощью команды kubectl apply -f <yaml_file>.

После развертывания вы можете использовать Kubernetes для управления ресурсами и масштабированием вашего проекта dbt. Например, вы можете использовать Kubernetes для автоматического масштабирования количества рабочих dbt в зависимости от рабочей нагрузки.

Вот пример YAML-файла развертывания Kubernetes:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dbt-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dbt
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dbt
    spec:
      containers:
      - name: dbt
        image: <image_name>
        command: ["dbt", "run"]

В этом примере мы развертываем одну реплику контейнера dbt с командой dbt run, указанной в качестве команды контейнера. Вы можете настроить этот файл YAML в соответствии со своими конкретными потребностями, например, добавив переменные среды или подключив тома.

Использование dbt с Kubernetes позволяет легко управлять и масштабировать вашу инфраструктуру обработки данных. При таком подходе вы можете сосредоточиться на разработке своего проекта dbt, оставив управление инфраструктурой Kubernetes.

Итак, это обзор того, как dbt можно использовать для нашей деятельности по обработке данных, а также для управления инфраструктурой.

Поднимем тост за dbt — инструмент моделирования данных, который делает инженеров данных и аналитиков счастливыми, а их конвейеры данных — здоровыми! С dbt мы все можем спать спокойно, зная, что наши данные структурированы, проверены и задокументированы. Так что да здравствует dbt — лучшее, что случилось с данными со времен SQL!

Удачного обучения!

Ознакомьтесь с другими моими статьями о серии dbt:



Раскрытие возможностей dbt: расширенные методы и функции
dbt (инструмент построения данных) — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом для современного преобразования данных и проектирования. Это позволяет…medium.com





Использование сложных методов с помощью dbt: динамический выбор данных, происхождение и управление
DBT (инструмент построения данных) — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, который помогает аналитикам данных и инженеры преобразовывают и управляют…medium.com





Материализация и пользовательские преобразования с использованием dbt
dbt (инструмент построения данных) позволяет аналитикам данных и инженерам с легкостью создавать надежные и удобные в обслуживании конвейеры данных…medium.com



Спасибо за прочтение !

Я пишу о данных, искусственном интеллекте, стартапах, лидерстве, писательстве и культуре.

Оставайтесь с нами для моего следующего блога !!