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1. You're integrating a new dbt package and find its models conflict with naming conventions in your existing project. Which approach generally provides the most flexible solution?

A) Manually edit the SQL within the conflicting package models.
B) Contact the package maintainers to request changes aligning with your conventions.
C) Override the package's macros and redefine them within your project.
D) Utilize the dbt_project.yml file to re-alias the models provided by the package.

2. Your team sometimes defines raw data sources directly in dbt models using .yml files within the models directory. When might this approach be problematic?

A) If the raw dataset's schema is subject to change.
B) If the raw dataset requires complex transformations.
C) If multiple models utilize the same raw dataset.
D) If the raw dataset is accessed via a non-standard data warehouse connector.

3. A team member proposes directly joining multiple raw source tables into a single large model for convenience.
Which of the following is a potential long-term consequence of this approach?

A) The dbt test command might run slower due to the complex join logic.
B) Maintenance complexity increases as business logic or source tables change.
C) Incremental materialization strategies would no longer be applicable.
D) Your DAG might inadvertently develop circular dependencies.

4. (Multiple Select)

A) Indenting freshness incorrectly under the customers table.
B) Misspelling "orders" as "orderes".
C) The error_after freshness check syntax.
D) Using an 's' at the end of tables.

5. (Multiple Select)

A) Run dbt docs generate and dbt docs serve to inspect the lineage graph.
B) IJse the -select flag with dbt run to execute models incrementally, starting with the most upstream dependency.
C) Write custom macros to log intermediate data for each model.
D) Add -full-refresh flag to dbt run to ensure all models are rebuilt from scratch.

질문과 대답: