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dbt Labs dbt-Analytics-Engineering 考試大綱主題:

最新的 Analytics Engineers dbt-Analytics-Engineering 免費考試真題：

1. You've created a complex lineage macro, and you want to include unit tests for the macro logic itself. How might you approach this?

A) Write a Jinja script that programmatically tests various input/output scenarios of your macro.
B) Currently, there is no standard way to directly unit test macros within a dbt project
C) Utilize dbt's built-in macro testing framework.
D) Include test cases for the macro within your model-level schema.yml files.

2. You're working with ephemeral models in your dbt project. Which scenarios could cause an ephemeral model to fail?

A) A syntax error in the model's SQL code.
B) A downstream dependency of the ephemeral model fails.
C) Data quality tests defined within the model are not met.
D) An upstream source table is temporarily inaccessible.

3. While onboarding new data sources to your dbt project, you discover some have unexpectedly high null rates in key columns. How would you integrate tests for this into your dbt workflow?

A) Designate some nulls as acceptable by extending the not_null test with the OR condition.
B) Write tests within the initial staging models that calculate and check the null percentage.
C) Create not_null tests on the raw source tables in a separate dbt project dedicated to source validation.
D) Include a data quality monitoring step in your upstream ETL process before data reaches dbt

4. You suspect discrepancies in a critical model. To troubleshoot, you need to understand the order of model execution, but the DAG is complex. What would be the BEST strategy to get this information?

A) Visually inspect the manifest.json file.
B) Run dbt docs generate and inspect the generated documentation.
C) Use dbt Is -select
D) Manually trace the dependencies in your model files.

5. You need to gather detailed metrics about how your dbt models are used (who runs them, frequency, common failure points, etc.). What kind of tooling would help with this?

A) Custom logging built into your models
B) Specialized data observability platforms
C) dbt Cloud's built-in job monitoring features, if applicable
D) Version control system metadata (e.g., Git history)

問題與答案：