データエンジニアリングの背景を踏まえてdbt（Data Build Tool）を少し深く理解してみる - Qiita
概要 dbt（Data Build tool）を、前提知識となるデータエンジニアリングにおける現状を踏まえて、どういったツールであるかを説明します。dbtがデータエンジニアリングのあるべき姿としてデザインされており、共有されることが少ないデータエンジニアリングのナレッジを含むため、dbtを利用しない場合でも本記事の内容は有益な情報となっております。 dbtの概要については、下記の記事で整理しています。 データエンジニアリングの技術背景 ストレージコンピューティングの分離が可能なデータ処理エンジン（Spark、Presto等）がデータ分析基盤のデータストアとして用いられるようになってきています。従来であればデータレイクではデータの管理が困難であったが、レイクハウスフォーマット（Delta Lake、Hudi、Iceberg等）の開発によりデータレイクにACID特性を持たせられるようになり、デ
データエンジニア界隈で話題のdbt（data build tool）のまとめ - Qiita
概要 データエンジニア界隈で話題となってきたdbtに関する調査内容を共有します。 OSS版のdbtでも機能が充実しており、データエンジニアの方には一部の機能の利用だけでも価値があるツールです。 必要に応じて、この記事を更新します。 dbt（Data Build Tool）とは dbtとはData Build Toolの略であり、dbt Labs社が開発しているデータ連携のELTにおけるT（データストア内でのデータ変換）の実施をサポートするツールです。 機能をざっくり整理すると下記のものがあり、SQL文のコンポーネント化やドキュメントの自動生成に特異性があります。 有償版であるdbt cloudとOSS版であるdbt Coreがあります。dbt cloudにて、developer版という個人検証用の無償ライセンスもあるので、とりあえず触りたい方はこちらがおすすめです。 引用元：dbt Pri
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