Airflowとdbtを活用したデータパイプライン構築ワークショップ

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Airflowとdbtを活用したデータパイプライン構築ワークショップ

Airflowとdbtを活用したデータパイプライン構築ワークショップ

本リポジトリは、PythonベースのAirflowとdbt（data build tool）を組み合わせてデータパイプラインを構築するためのワークショップ用教材です。Airflowによるワークフロー管理とdbtによるデータ変換を連携させる実践的なサンプルが含まれており、モダンなデータエンジニアリングの基礎を学べます。小規模ながらも実用的な構成で、データ処理の自動化や品質管理に興味がある開発者に最適です。

https://github.com/alanceloth/workshop_airflow_dbt_airflow

概要

「workshop_airflow_dbt_airflow」は、Airflowとdbtを組み合わせてデータパイプラインを設計・運用するためのワークショップリポジトリです。Airflowはワークフロー管理ツールとしてジョブのスケジューリングや依存関係管理を担い、dbtはSQLベースのデータ変換・モデリングに特化しています。本リポジトリでは、これらを連携させてデータの抽出・変換・ロード（ETL）処理を自動化する手順が示されており、実際の業務で活用可能なパイプライン構築の入門教材として活用できます。

GitHub

主な特徴

  • AirflowでのDAG（Directed Acyclic Graph）によるワークフロー定義のサンプルを提供
  • dbtを用いたSQLベースのデータ変換処理が組み込まれている
  • Airflowからdbtコマンドを実行する連携方法を実践的に解説
  • Pythonで記述された構成ファイルによりカスタマイズや拡張が容易

技術的なポイント

本リポジトリの最大の特徴は、Airflowとdbtという異なるツールを一つのデータパイプラインに融合させている点です。AirflowはPythonでDAGを定義し、各タスクをスケジューリングおよび依存関係管理します。一方、dbtはSQLを用いてデータ変換やモデルの構築を行い、データウェアハウス上での処理を効率化します。

具体的には、このリポジトリではAirflowのタスクとしてdbtのCLIコマンドを呼び出す方法が採用されています。AirflowのPythonOperatorやBashOperatorを使ってdbt runやdbt testなどのコマンドを実行し、ETL処理の各フェーズを自動化します。これにより、dbt単体では実現しにくいワークフロー管理やスケジューリングをAirflowが担い、両者の強みを活かした柔軟なパイプラインを構築可能です。

また、dbtのモデル定義はSQLファイルとして管理されており、ソースコード管理やバージョン管理が容易です。これによりデータ変換処理の再現性や検証性が向上し、運用時のトラブルシューティングや改善にも役立ちます。さらに、AirflowのDAGファイルはPythonで書かれているため、条件分岐やタスクの動的生成など高度なロジックも実装しやすく、実務での複雑な要件にも対応可能です。

リポジトリ内には、サンプルのDAG定義やdbtプロジェクトの構成例が含まれており、導入から実行までの流れが理解しやすい構成になっています。例えば、Airflowの起動からDAGのスケジューリング、dbtモデルの実行、テストの実施まで一連の流れを一通り試せるため、初心者がモダンなデータエンジニアリングのワークフローを体験できます。

このように、Airflowとdbtの連携に関する具体的な実装例を通じて、データパイプラインの自動化・運用を学べる点が本リポジトリの大きな価値です。Python、SQL、CLIツールの組み合わせによる実用的なサンプルは、実務におけるデータ基盤構築の第一歩として役立ちます。

まとめ

Airflowとdbtを組み合わせた実践的なデータパイプライン構築の入門教材。