Skalierung und Betrieb eines großen dbt-Projekts auf Databricks: Das Data-Team von IFCO über Performance, Transparenz und Debugging
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Durch das Tuning von dbt-Inkrementalmodellen mit Liquid Clustering, Dynamic File Pruning und gezielten Merge-Strategien konnte IFCO die Laufzeit seiner Core-Jobs um über 60 % senken und nächtliche Full Refreshes überflüssig machen. Dank der Diagnose realer Ausführungspläne und der Orchestrierung von Modellen als separate Databricks Jobs-Tasks über das Open-Source-Tool databricks-dbt-factory gewann das Team modellgenaue Transparenz, zielgerichtete Wiederholungen und erzwingbare Tests.
* Tuning von dbt-Inkrementalmodellen mit Liquid Clustering, einer gezielten Merge-Strategie und Dynamic File Pruning, sodass jeder Lauf nur die veränderten Zeilen schreibt. Dies reduzierte die Core-Job-Laufzeit von IFCO um über 60 % und machte nächtliche Full Refreshes überflüssig. * Diagnose langsamer Modelle anhand des tatsächlichen Ausführungsplans statt des kompilierten SQL, da dort die wahren Ursachen sichtbar werden. IFCO hat diese Diagnose in eine wiederverwendbare Skill verpackt, die bei jedem Modell ausgeführt wird. * Ausführung des dbt-Projekts als ein Task pro Modell auf Databricks Jobs mit der Open-Source-Lösung databricks-dbt-factory anstelle eines intransparenten Gesamt-Jobs. Dies sorgt für modellgenaue Transparenz, zielgerichtete Wiederholungen und erzwungene Tests.