dbt-expectations 项目常见问题解决方案

dbt-expectations 项目常见问题解决方案

dbt-expectations Port(ish) of Great Expectations to dbt test macros 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/dbt-expectations

项目基础介绍

dbt-expectations 是一个基于 dbt（数据构建工具）的扩展包，灵感来源于 Python 的 Great Expectations 包。该项目的主要目的是让 dbt 用户能够在数据仓库中直接部署类似于 Great Expectations 的测试，而不需要额外的集成。dbt-expectations 支持多种数据仓库，包括 Postgres、Snowflake、BigQuery、DuckDB 和 Spark（实验性支持）。

主要的编程语言是 SQL 和 Jinja，因为 dbt 是一个基于 SQL 的工具，而 Jinja 是 dbt 模板语言的一部分。

新手使用注意事项及解决方案

1. 安装和版本兼容性问题

问题描述：新手在安装 dbt-expectations 时可能会遇到版本不兼容的问题，尤其是在 dbt 版本较低的情况下。

解决步骤：

1. 检查 dbt 版本：确保你的 dbt 版本是 1.7.x 或更高。你可以通过运行 dbt --version 来检查当前的 dbt 版本。
2. 更新 dbt：如果你的 dbt 版本较低，可以通过 pip install --upgrade dbt 来更新 dbt。
3. 安装 dbt-expectations：在 packages.yml 文件中添加以下内容：

   packages:
     - package: calogica/dbt_expectations
       version: [">=0.10.0", "<0.11.0"]
   

4. 运行安装命令：在项目根目录下运行 dbt deps 来安装 dbt-expectations。

2. 配置变量问题

问题描述：新手在配置项目时可能会忽略必要的变量设置，导致测试无法正常运行。

解决步骤：

1. 打开 dbt_project.yml 文件：找到并打开你的 dbt_project.yml 文件。
2. 添加必要变量：在 vars 部分添加以下内容：

   vars:
     'dbt_date:time_zone': 'America/Los_Angeles'
   

3. 选择合适的时区：根据你的实际需求，将 America/Los_Angeles 替换为合适的时区字符串，例如 America/New_York。
4. 保存并运行：保存文件后，运行 dbt run 来应用配置。

3. 测试执行失败问题

问题描述：新手在执行测试时可能会遇到测试失败的情况，尤其是在数据质量不一致的情况下。

解决步骤：

1. 检查测试定义：确保你在模型中正确引用了 dbt-expectations 的测试宏。例如：

   {{ dbt_expectations.expect_column_values_to_not_be_null('column_name') }}
   

2. 分析测试结果：运行 dbt test 后，查看测试结果。如果测试失败，dbt 会提供详细的错误信息。
3. 修复数据问题：根据测试结果，修复数据中的问题。例如，如果某个列的值为空，你可能需要清理或填充这些数据。
4. 重新运行测试：修复数据问题后，重新运行 dbt test 以确保测试通过。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 dbt-expectations 项目，避免常见的问题并顺利进行数据质量测试。

dbt-expectations Port(ish) of Great Expectations to dbt test macros 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/dbt-expectations