Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
dbtをAirflowで動かす道のりは続く...
Search
Yuu.Kimy
November 28, 2023
Technology
960
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
dbtをAirflowで動かす道のりは続く...
タイミーさんとの合同勉強会で発表させて頂いた資料です。
dbt CoreをAirflow(Cloud Composer)で動かした時の検証結果をまとめています。
Yuu.Kimy
November 28, 2023
More Decks by Yuu.Kimy
See All by Yuu.Kimy
Scheduled Queryの運用を楽にするBotを実装してみたお話
yuukimiya
0
200
Airflow社内勉強会@Classi
yuukimiya
0
200
DPCT発表資料.pdf
yuukimiya
0
9.8k
お家で子どもと楽しむプログラミング
yuukimiya
0
1.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
2026 TECHFRESH 畢業分享會 - AI-Native 重塑軟體工程與虛擬講師
line_developers_tw
PRO
0
620
AIソロプレナー時代に2ヶ月で20人増員した事業創造会社の開発組織の話
miyatakoji
0
530
実装は速くなった、レビューはどうする? ― 自身のレビューをAIで再現させるサーヴァントエンジニアリングのすゝめ / Implementation got faster. So what about reviews? — An invitation to Servant Engineering: Recreating your own code reviews with AI
nrslib
8
4.5k
2026 TECHFRESH 畢業分享會 - 開發日常大解密!從領域驅動到企業級上線
line_developers_tw
PRO
0
620
やさしいA2A入門
minorun365
PRO
10
1.6k
AAIFに入ってみた ~内から見えるコミュニティ動向~
sato4
0
120
新しいVibe Codingと”自走”について
watany
5
280
2026.06.13_AI時代に事業会社が「SIer出身エンジニア」を求める理由 / Why Businesses Seek Engineers with a System Integrator Background in the AI Era
jumtech
0
1k
Oracle AI Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
4
2.9k
Rancherの紹介&Update情報(RancherJP Online Meetup #09)
yoshiyuki_kono
0
150
新規事業を牽引する技術選定 〜フルスタックTypeScript開発の実践事例〜
nullnull
3
380
価格.comをAI駆動で全面刷新する ー 30年分の技術的負債を返し、次の30年の土台をつくる ー / AI Engineering Summit Tokyo 2026
tkyowa
53
59k
Featured
See All Featured
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
320
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
107
250k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.2k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
340
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
220
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
270
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
52k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
New Earth Scene 8
popppiees
3
2.3k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Transcript
dbtをAirflowで動かす道のりは続く... 分析推進室 Kimiya Yuu
本日のお話 • タイトルの通り、dbt(dbt Core)をAirflowで動かすことを奮闘した記録です。 • まだ、検証段階ですので、不正確な情報が含まれているかもしれません。 ご了承くださいm(_ _)m
背景 • これまでAirflow(Cloud Composer)にて、定常的なバッチ更新で運用してきた。 ◦ 基本は、BigQueryに対するデータ更新処理 • ただ、日常の開発は、やり辛さが発生しており、開発体験が悪い.. ◦ ➜
dbtによる開発に切り替えたい • ただし、定常運用は、既に、オペレーションとしては確立しており、 大きくは変更したくない。 ➜ 学習コストがかかり、キャッチアップに時間がかかるため。 • 上記を踏まえ、dbtをAirflowで動かてみたい!
検討 • 以下の方式が考えられる • 折角、導入するのであれば、dbtで出来る体験をAirflowに持ち込みたい ➜ 上記により、#3で決定 ➜ 個人的に使ってみたかったというのも大いにありw #
dbt 実行概要 気になるポイント 1 dbt Core BashOperator利用 BashOperatorに閉じてしまう.. 2 dbt Cloud DbtCloudRunJobOperator利用 dbt Cloudをまだ導入していない ..& 同上 3 dbt Core Cosmosパッケージ利用 dbtのモデルもDAGの依存関係として表示可
What’s Cosmos ?? • Astronomer社が提供しているOSSであり、Airflow上でdbtを動かすことが可能 • Airflowの画面UIで、dbtのモデルのリネージを可視化できる! 参考: https://astronomer.github.io/astronomer-cosmos/index.html
環境 • 現状、利用している環境を踏まえて、以下を選択 • ※今、弊社で利用しているComposerで動いているAirflowのバージョンと Cosmosのバージョンで、Python的にはコンフリクトすることは無さそう🤗 ◦ Airflow: Cloud Composer
ver. 2.1.14 ◦ Cosmos: ver.1.2.0 ◦ dbt Core: ver.1.3.7 ◦ dbt-bigquery: ver.1.3.0 参考: https://astronomer.github.io/astronomer-cosmos/getting_started/execution-modes-local-conflicts.html
設定・実装 • 設定 ◦ Composer側に、PyPIからCosmosパッケージをインストールする ◦ GCSのディレクトリ構成は以下の通り • 実装 ◦
ドキュメントを参考に、DbtTaskGroup を利用して、 dbtのモデルの実行処理を実装する
ハマったこと • ドキュメント通りに実装しても、エラーが発生した... ◦ ドキュメント&コードはそれなりに読む必要がある ▪ 例: stringで渡すと書いてあったのに、 Pathオブジェクトで渡す必要があり.. (後述)
• dbt -> BigQueryの認証は、profiles.yml を渡して、ProfileConfigを生成すると、 json keyを利用しなくてもOK ◦ profiles.ymlには、BigQueryの実行権限を持つプロジェクトを指定 ◦ 事前に作成していないデータセットに、モデル結果を保存させると、 データセットまで作成するので、データセット生成の権限がないとエラー..
結果 ※補足: 上記の結果は、裏側では、dbt run が実行されている状態。dbt testは試していないですm(_ _)m
参考1
参考2
考察 • 既に、dbtのモデルの運用していたとしても、Cosmosを使った事前検証は必要 • AirflowのDAGの中で、dbtのモデルを表現できるのは強みと思しき ◦ dbtを利用する際は、基本的に、dbtのモデルを意識すれば良い • dbtのプロジェクトをDAGごとに分離できるのも強み ◦
完全に分離するのであれば、Docker/k8sを検討するのが良いと思しき ◦ ↑ただし、モデルの実行時間(全体)が長くなりそう.. • 小〜中規模なデータ分析基盤であれば、dbt + Cosmos + Airflowで十分かも ◦ 今年(2023年)にリリースされ、結構ホットなOSSであるが、 本番利用は慎重に検討したほうが良さそうな予感,,
Thank you for your attention !!