Dagsterとdbt CoreをECS on Fargateで構築する | DevelopersIO

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【速報】SnowflakeでSnowsightからTime-based One-Time Passwordが設定できるようになっていました!
https://dev.classmethod.jp/articles/snowflake-snowsight-time-based-one-time-password/

#dev_classmethod #Snowflake #1Password #MFA #dbt_Core

【速報】SnowflakeでSnowsightからTime-based One-Time Passwordが設定できるようになっていました! | DevelopersIO

これでログイン認証アプリの選択肢の幅が広がりましたね。

【速報】SnowflakeでSnowsightからTime-based One-Time Passwordが設定できるようになっていました! | DevelopersIO
dbt CoreからDatabricksにOAuthで接続してみた | DevelopersIO

dbt CoreからDatabricksにOAuthで接続してみた | DevelopersIO

dbt Coreのモデル作成失敗時にSlack通知を行うLambda関数を作成する
https://dev.classmethod.jp/articles/dbt-run-error-slack-lambda/

#dev_classmethod #AWS_Lambda #dbt #dbt_Core #AWS_SAM

dbt Coreのモデル作成失敗時にSlack通知を行うLambda関数を作成する | DevelopersIO

dbt Coreのモデル作成失敗時にSlack通知を行うLambda関数を作成する | DevelopersIO

dbt Coreで生成したドキュメントをCloudflare Pagesでホスティングしてみる
https://dev.classmethod.jp/articles/dbt-core-docs-cloudflare-pages/

#dev_classmethod #dbt #dbt_Core #Cloudflare_Pages #Docker #Docker_Compose

dbt Coreで生成したドキュメントをCloudflare Pagesでホスティングしてみる | DevelopersIO

dbt Coreで生成したドキュメントをCloudflare Pagesでホスティングしてみる | DevelopersIO
第一回ケチケチ dbtハンズオン!(超入門編) | DevelopersIO

第一回ケチケチ dbtハンズオン!(超入門編) | DevelopersIO
Composer+dbtでSAの権限借用(impersonate)を使ってみる | DevelopersIO

Composer+dbtでSAの権限借用(impersonate)を使ってみる | DevelopersIO
BigQueryでdbt macrosを触ってみる | DevelopersIO

BigQueryでdbt macrosを触ってみる | DevelopersIO

dbt CoreでローカルからBigQueryを操作するためのセットアップ方法
https://dev.classmethod.jp/articles/dbt-core-bigquery/

#dev_classmethod #Google_Cloud_GCP #Google_BigQuery #dbt #dbt_Core #Python #ELT

dbt CoreでローカルからBigQueryを操作するためのセットアップ方法 | DevelopersIO

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dbt jinja 関数について挙動を確認してみた | DevelopersIO

こんにちは!よしななです。 前回の記事では、dbt jinja テンプレートの基礎構文についてまとめました。 今回は、dbt jinja テンプレートにある dbt jinja 関数について、実際に使用することの多い{{ref}}、{{source}}の2つの関数の挙動をまとめたので、備忘録として残します。 目次 前提 対象環境 コード実行のための準備 データとテーブルの準備 dbt jinja 関数とは dbt jinja 関数一覧 {{ref}} {{source}} まとめ 参考文献 前提 対象環境 本ブログのコードは以下の環境で実行しています。 OS Windows 11 ターミナル VSCode / PowerShell で実行 コード実行のための準備 本ブログのコードを実行するには、以下の準備が必要です。 今回は、以下の準備がすべて完了した前提で進めます。 dbt-core インストール Amazon Athena と dbt-core を接続する 参考記事:https://dev.classmethod.jp/articles/get-start-dbt-core-with-athena/ dbt initコマンドを実行し、dbt モデルを格納するフォルダtest_jinjaを作成 データとテーブルの準備 .csv データの準備 下記の item_list.csv / transaction_data_raw.csv は ChatGPT を使用して生成しています。 https://chat.openai.com/ item_list.csv transaction_data_raw.csv テーブルの作成 上記の .csv データをもとに、以下のDDL文を実行し Amazon Athena 上にtransaction_raw_tableと、item_list_tableを作成します。 item_list_table を作成する DDL transaction_raw_table を作成する DDL dbt モデルの作成 dbt init実行で作成したtest_jinjaプロジェクト配下に dbt モデルを作成します。 作成した .sql ファイルに dbt モデルのロジックを書いていきます。 dbt jinja 関数とは dbt には、標準の jinja テンプレートに加えて、dbt プロジェクトで作業する際に使用できる、dbt jinja 関数が用意されています。 dbt jinja 関数の一覧は以下になります。 https://docs.getdbt.com/reference/dbt-jinja-functions 本ブログでは、dbt jinja 関数の中でも、実際に使用することの多い{{ref}}、{{source}}について 実際に動かして挙動を確認してみたので次項にまとめます。 dbt jinja 関数一覧 {{ref}} {{ref}}は、ある …

クラスメソッド発「やってみた」系技術メディア | DevelopersIO