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学习笔记 2.2.5：在Kestra中使用Postgres编排dbt模型
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将dbt与Kestra结合，实现数据提取后在Postgres数据库中的自动化数据转换。通过从GitHub提取数据并加载到数据库，利用Kestra自动执行dbt命令，最终在PG Admin中查看结构化数据，提升数据可用性。未来课程将探讨可视化及与BigQuery的结合。
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关键要点
- 介绍如何将dbt与Kestra结合，实现数据提取后在Postgres数据库中的自动化数据转换。
- dbt是用于在数据库中转换数据的工具，允许使用SQL查询进行转换。
- Kestra是一个工作流编排工具，用于自动化数据工作流，特别是自动执行dbt命令。
- 提取数据的步骤包括从GitHub提取数据并直接加载到Postgres数据库的表中。
- 使用Kestra自动化dbt命令，克隆包含dbt项目的Git仓库，并设置Postgres数据库连接。
- dbt项目设置需要使用包含dbt项目文件的Git仓库，仓库中包括SQL命令和配置。
- 确保Postgres数据库和环境变量正确设置后，在Kestra中执行工作流以启动dbt构建过程。
- 在PG Admin中查看转换后的数据，观察数据比原始CSV文件更结构化和有用。
- 通过Kestra中的dbt工作流实现自动化数据转换，便于管理和分析。
- 转换后的数据更有组织和意义，有助于更好的分析和洞察。
- 未来课程将探讨可视化技术及与BigQuery的结合。
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