2023年9月6日 · ELT, which stands for Extract, Load, Transform, is a data integration process that flips the traditional ETL sequence. In an ELT workflow, we separate the data extraction and transformation steps—source data would make its way into the warehouse (“EL”), and then we could transform it to our heart’s content (the “T”).

2023年3月15日 · Learn the key differences when it comes to ETL vs ELT, their processes, use cases, and how each approach fits into modern data management workflows. Discover how top data teams scale analytics efficiently.

dbt作为当前备受瞩目的大数据领域工具之一，主要致力于解决ELT中的T(ransform)环节挑战。 其核心思想在于将软件工程的核心概念应用于数据处理和分析领域，引入了模块化和可重用的开发方式，从而提升了数据转换的可…

ELT gives you the flexibility to model your data on-the-fly with the freedom to iterate for current and future use cases. Explore and re-use existing data assets to save time, resources, and deliver insights faster. And since transformations happen directly in your data platform, you can maintain control of the entire process without other tooling.

DBT（Data Build Tools）是一种数据转换工作流工具，作为数据开发师，我们需要将原始数据进行各类加工以及聚合来应对更为复杂的数据分析需求。 准确来说，dbt 就是一个辅助你写各类数据查询 sql 的数据转换工具。 你可能会想，如果只是写 sql 那我为什么还需要使用 dbt 呢。 事实上，由于数据库种类繁多，不同数据库对于 sql 语句都会存在兼容问题；除此之外，数据转换会存在数据依赖，比如底层原始数据层层转变为业务数据，你可能需要自己来维护这个依赖关系，你也许 …

通过示例来学习使用dbt. 最好的学习方式莫过于：Learn By Examples了。dbt官方提供了一个很好的tutorial，来让初学者方便领略dbt的使用场景。 具体细节就不再赘述，只介绍几个关键点。 dbt是一个使用Python语言编写的软件，有两个不同的版本：

在现代数据流ELT中，EL和T由不同的工具来完成的，EL一般用Fivetrans和Airbyte这样的数据集成工具来实现，而实现T（data transform）功能的工具中，最当红的就是dbt。 Dbt是Data Build Tool的简称，目前由dbt labs公司负责开发和维护，公司的前身是Fishtown Analytics，公司的创始人在2016年创立的公司，那个时候还是Hadoop和Spark等技术最火热的时期（参考Cloudera公司的估值）。 一开始并没有针对于Spark来设计数据建模的工具，而是选择了云数据库Snowflake …

2024年5月29日 · Dbt is a great choice to build your ELT pipelines. Combining data warehouse best practices, testing, documentation, ease of use, data CI/CD, community support and a great cloud offering, dbt has set itself up as an essential tool for data engineers. Learning and understanding dbt can significantly improve your odds of landing a DE job as well.

2024年10月21日 · dbt将数据仓库中的ETL（Extract, Transform, Load）过程转变为ELT（Extract, Load, Transform）。 这意味着原始数据首先被提取并加载到 数据仓库 ，然后使用 dbt 进行转换。

This project demonstrates how to create an end-to-end ELT (Extract, Load, Transform) pipeline using dbt, Airflow, S3, and Python. The pipeline extracts data from a source, loads it into an S3 bucket, and then transforms it using dbt.