Comment intégrer dbt à Airflow ?

Pour une maîtrise complète de l’outil, suivez notre formation Apache Airflow. Il s’agit d’une formation complète dans laquelle vous apprendrez à superviser, planifier et monitorer plusieurs pipelines écrits en Python afin de vous offrir une expressivité et une flexibilité hors pair. Approfondissez vos connaissances en appliquant les meilleures pratiques à adopter.

Découvrez la puissance de dbt en suivant notre formation DBT qui vous permettra de découvrir comment gérer des modèles SQL, les dépendances entre les modèles, automatiser les tests et documenter vos transformations.

L’équipe Ambient IT

Introduction

Pourquoi intégrer dbt à Airflow pour vos pipelines de données ?

Il faut savoir que l’orchestration et la transformation de données sont deux piliers essentiels dans l’écosystème de la Data Analyse.

D’un côté : Airflow excelle dans l’orchestration de workflows

De l’autre : DBT est un outil puissant pour la transformation de données en utilisant SQL.

Et qu’est-ce que cela donne quand on réunit les deux ? Ensemble ils permettent de construire des pipelines de données :

• Robustes
• Évolutifs
• Maintenables

Les prérequis d’intégration

Avant de commencer : Qu’est-ce que DBT et ses principales fonctionnalités ?

DBT est un outil de ligne de commande qui permet aux data analysts et ingénieurs de transformer des données dans leur entrepôt de données simplement en écrivant des requêtes SQL sélectives. Il prend en charge la gestion des dépendances, la documentation et les tests automatisés pour les modèles SQL.

Qu’est-ce qu’Airflow et ses compléments aux fonctionnalités de dbt ?

Apache Airflow est une plateforme open-source qui permet de programmer, planifier et surveiller des workflows complexes. Avec sa programmation par code (code-as-configuration), Airflow est extrêmement flexible et intégrable avec de nombreux outils, dont dbt.

Ce qui en fait un choix idéal pour orchestrer les pipelines de données, notamment lorsqu’ils impliquent l’utilisation de dbt pour la transformation des données.

Configuration de l’environnement

Quelles sont les étapes de base pour configurer dbt dans Airflow ?

Pour configurer dbt dans Airflow, il faut d’abord s’assurer que dbt soit installé et configuré correctement pour se connecter à votre entrepôt de données. Ensuite, vous devez configurer Airflow pour qu’il puisse exécuter des tâches dbt.

Comment installer dbt ?

L’installation de dbt peut se faire via pip avec la commande ‘pip install dbt‘, ou via Homebrew pour les utilisateurs macOS : brew install dbt.

Comment configurer Airflow ?

Pour configurer Airflow, commencez par installer Airflow via pip pip install apache-airflow, initialisez son environnement avec airflow initdb, et créez un fichier de configuration airflow.cfg adapté à vos besoins.

Existe-t-il un opérateur dbt officiel dans Airflow ?

Airflow fournit un opérateur BashOperator qui peut être utilisé pour exécuter des commandes dbt en ligne de commande. Récemment, la communauté a également introduit des opérateurs spécifiques à dbt pour une intégration plus fluide.

Comment exécuter dbt depuis Airflow ?

Pour exécuter dbt depuis Airflow, vous pouvez utiliser le BashOperator pour lancer des commandes dbt telles que dbt run ou dbt test. L’opérateur DbtRunOperator et DbtTestOperator sont aussi disponibles pour lancer respectivement des modèles et des tests.

Création de workflows

Comment créer un DAG Airflow ?

Pour créer un DAG dans Airflow, définissez une série de tâches et leurs dépendances dans un script Python en utilisant les classes DAG et Operator fournies par Airflow.

Comment structurer un projet dbt ?

Un projet dbt est structuré en dossiers contenant vos modèles (modèles SQL), tests, macros et configurations. Il est recommandé de créer des modèles réutilisables et de les organiser en fonction de leur grain de dépendance.

Planification et Dépendances

Comment planifier des tâches dbt dans Airflow ?

Les tâches dbt peuvent être planifiées dans Airflow en définissant des schedules dans la définition du DAG. Airflow se chargera de l’exécution des tâches suivant ce calendrier.

Mais comment gérer ces dépendances entre les tâches DBT et les autres tâches dans Airflow ?

C’est simple !

La gestion des dépendances se fait en utilisant les opérateurs Airflow et leurs méthodes set_upstream ou set_downstream, ou l’opérateur >> dans le script DAG pour définir l’ordre d’exécution des tâches.

Paramétrage et variables

Pour passer des variables de Airflow à dbt, vous devez :

• Utiliser la templatisation Jinja dans les commandes BashOperator
• Ou en utilisant les opérateurs dbt spécifiques qui supportent les paramètres.

Pour le monitoring/logging

Les logs de dbt sont capturés par Airflow lors de l’exécution des commandes et peuvent être consultés dans l’interface utilisateur d’Airflow.

Airflow offre une interface utilisateur pour surveiller l’état des tâches. En cas d’échec, vous pouvez consulter les logs pour déboguer. Des outils tels que airflow test ou airflow backfill peuvent être utilisés pour tester ou rejouer des tâches individuelles.

Performance et Sécurité

Quelles considérations de performance pour dbt dans Airflow ?

Il faut veiller à ce que les ressources de l’entrepôt de données ne soient pas surchargées par les tâches dbt. Utilisez les mécanismes de parallélisation et de fenêtrage (windowing) pour optimiser les performances.

Pour sécuriser les connexions entre dbt et Airflow, l’utilisation de variables d’environnement et de fichiers de configuration Airflow chiffrés permet de sécuriser les informations de connexion à l’entrepôt de données.

Tests et validation

bonnes pratiques

• Les tests dbt doivent être intégrés dans le workflow Airflow pour valider les transformations. Utilisez le DbtTestOperator pour automatiser cette étape.

• Utilisez des systèmes de contrôle de version comme git pour gérer les versions de votre projet dbt. Les mises à jour peuvent être appliquées en actualisant le code dans les environnements d’exécution d’Airflow.

• Les artefacts générés par dbt, tels que les modèles compilés et les résultats des tests, peuvent être versionnés en les stockant dans des systèmes de fichiers ou des buckets accessibles et gérés par Airflow.

Conclusion

L’intégration de dbt à Airflow offre un contrôle précis, une meilleure visibilité et une robustesse accrue des pipelines de données. Le succès de cette intégration se mesure par la réduction du temps de développement, la facilité de maintenance et l’amélioration de la qualité des données.