Dbt

データ基盤におけるETL/ELT開発のT(Transform)を担うツールdbtは最近注目を浴びています。dbtでデータモデリングする方法既に多く紹介されたので、この記事では手を動かしながらdbtでBigQuery上に構築したデータ基盤のメタデータを管理する方法を紹介します。 環境構築 dbt公式はHomebrewを推していますが、ローカル環境が汚染されるのをなるべく避けたいので、Dockerで環境構築します。 dbtのプロジェクトとプロファイルの設定ファイルを用意しておかないと、公式のドキュメントそのまま実行したらコケます。しかし設定ファイルの生成は環境を構築する必要があるので無限ループになっています。 https://docs.getdbt.com/docs/get-started/docker-install そのため、公式のサンプルプロジェクトをforkし、事前にローカル環境で生成した設定ファイルを追加しました。 https://github.com/aibazhang/dbt-metadata-management profiles.ymlを編集 {YOUR_DATASET_NAME}と{YOUR_PROJECT_ID}を置き換えます。 複数のデータセットのメタデータも作成可能ですが、一旦任意のデータセット名を指定する必要があります。dbtの問題点でもありますが、後ほど説明します。 Dockerイメージをプル docker pull ghcr.io/dbt-labs/dbt-bigquery:1.2.0 コンテナを立ち上げる git clone https://github.com/aibazhang/dbt-metadata-management cd dbt-metadata-management gcloud認証 認証済みの場合、このステップは不要です。 gcloud auth login --no-launch-browser gcloud auth application-default login --no-launch-browser コンテナを立ち上げる docker run --rm \ --network=host \ --platform linux/amd64 \ --mount type=bind,source=`PWD`,target=/usr/app \ --mount type=bind,source=`PWD`/profiles.yml,target=/root/.dbt/profiles.yml \ --mount type=bind,source=$HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json,target=/root/.config/gcloud/application_default_credentials.json \ ghcr.io/dbt-labs/dbt-bigquery:1.2.0 \ ls データモデルのリストが表示されたら、環境構築が無事終了です。 ドキュメントを生成する docs generate 以下のコマンドを実行すれば、models/配下のクエリとメタデータ（yamlファイル）を参照して、target/配下にメタデータのドキュメントが生成されます。 docker run --rm \ --network=host \ --platform linux/amd64 \ --mount type=bind,source=`PWD`,target=/usr/app \ --mount type=bind,source=`PWD`/profiles....