:fishing_pole_and_fish: `pre-commit` 钩子列表,用于确保您的 `dbt` 项目的质量。
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dbt-checkpoint 会在代码提交之前强制执行质量标准。Datacoves 更进一步：这是一个管理的 DataOps 平台，用于 dbt 和 Airflow，其中治理和最佳实践已被内置到每一层。
dbt 非常棒,但当项目中的模型、源和宏的数量增加时,在开发人员之间保持相同的质量水平就变得很困难。用户可能会忘记更新属性 (yml) 文件中的列或添加表和列的描述。如果没有自动化,审查人员的工作量就会增加,意外的错误可能会被忽略。dbt-checkpoint 允许组织添加自动验证,从而改进代码审查和发布流程。
dbt-checkpoint 在其某些钩子中内置了遥测功能,以帮助 Datacoves 的维护人员了解哪些钩子正在使用,哪些钩子不在使用,从而优先考虑 dbt-checkpoint 的未来开发。我们不会跟踪凭据或您执行 dbt 的详细信息,例如模型名称。我们也不会跟踪任何 dbt 钩子,例如生成文档。我们使用与 dbt 相关的唯一详细信息是 dbt 生成的匿名用户 ID,以帮助我们识别不同的项目。默认情况下,此功能已打开 - 您可以随时通过在 .dbt-check 中添加以下内容来选择不跟踪事件:
暂无开放 Issues，或尚未同步最近议题。