📋 概要
dbtに関する最新技術記事を収集しました。Qiita、dev.to、技術ブログRSSから2件の記事をピックアップしています。
📊 収集統計
- Qiita記事: 2件
- dev.to記事: 0件
- RSS記事: 0件
- 収集日: 2025-10-16
🇯🇵 Qiita記事（日本語）
1. DBTとは？
著者: justNOZA | 統計: 👍 0
DBT（Data Build Tool） は Python ベースのオープンソースフレームワークであり、BigQuery・Snowflake・Redshift などの最新データウェアハウス上でデータ変換（Transformation）を定義・実行し、体系的に管理することを可能にする。
DBT は ELT（Extract, Load, Transform） パイプラインのうち、T（Transform） に特化したツールである。つまり、外部データソースからの 抽出（Extract） や dbt
2. dbt+Athenaでテーブルのオーバーライトをやってみた
著者: Toyo_m | 統計: 👍 6
はじめに
dbt + Athena でデータ処理フローを作成する時、データの実態はデータベース上ではなくS3上に保存されます。なのでフロー再実行時にS3上のデータを上書するのに一癖あったのですが、うまく設定して新しいテーブルを作れるようにしました。
本記事ではその概要や設定ファイルについて示します。
タグ: Athena dbt
🔗 関連リンク
- GitHub: https://github.com/topics/dbt
- Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/tagged/dbt
📝 まとめ
dbtの最新動向をお届けしました。継続的な学習と実践により、技術の理解を深めていきましょう！
この記事は自動収集システムにより生成されました。記事の詳細は各リンク先をご確認ください。
