在软件开发中，通常会将代码模块化到库中，以便利用已有的代码来提高效率。这使得程序员可以更专注于自己的业务逻辑，而不必花费过多时间在实现已有代码方面。

在dbt中，像这样的库被称为包。dbt的软件包非常强大，因为我们遇到的许多分析问题都是跨组织共享的，例如：

从结构一致的数据集中转换数据
编写执行类似功能的dbt宏
为数据项目中使用的特定工具构建模型和宏

dbt包是一个独立的dbt项目，其中包含解决特定问题领域的模型和宏。作为dbt用户，可以通过添加包来将其包含在您自己的项目中，以便使用包中的模型和宏，因此可以实现以下目标：

当dbt run命令时，包中的模型将具体化保存到目标数据仓库中。
可以在自己的模型中使用ref来引用包中的模型。
可以在自己的项目中使用包中的宏。

如何在项目中调用其他的包?

将packages.yml文件添加到dbt项目中，与dbt_project.yml文件处于同一级别。
使用支持的语法之一指定要添加的包，例如在packages.yml文件中配置如下：

packages:
  - package: dbt-labs/snowplow
    version: 0.7.0

  - git: "https://github.com/dbt-labs/dbt-utils.git"
    revision: 0.9.2

  - local: /opt/dbt/redshift

运行dbt-deps以安装程序包。包安装在dbt_packages目录中——默认情况下，git会忽略此目录。

包的调用

根据包的保存位置，可以使用以下方法之一指定包。

Git包

存储在Git服务器上的包可以使用Git语法安装，如下所示：packages.yml

packages:
  - git: "https://github.com/dbt-labs/dbt-utils.git" # git URL
    revision: 0.9.2 # tag或者分支名称

添加包的Git URL，并可选择指定版本。版本可以是：

分支名称
发布的tagged
提交git产生的hash字符串，例如：

packages:
  - git: "https://github.com/dbt-labs/dbt-utils.git"
    revision: 4e28d6da126e2940d17f697de783a717f2503188

内部托管的tarball URL

有些公司有只从内部服务获取资源的安全要求。为了满足从托管环境（如云存储）安装包的需求，dbt Core使您能够从内部托管的tarball URL安装包。

packages:
  - tarball: https://codeload.github.com/dbt-labs/dbt-utils/tar.gz/0.9.6
    name: 'dbt_utils'

其中名称：“dbt_utils”指定为要安装的包源代码创建的dbt_packages的子文件夹。

私有包

使用命令行可以通过SSH和SSH密钥克隆私有包，使用SSH密钥进行身份验证时无需每次提供用户名和密码。

packages:
  - git: "git@github.com:dbt-labs/dbt-utils.git" # git SSH URL

另外Git Token方法允许用户通过HTTPS通过环境变量传入git令牌进行克隆。例子如下：

packages:
  # 通过github应用程序令牌访问存储库时使用此格式
  - git: "https://{{env_var('DBT_ENV_SECRET_GIT_CREDENTIAL')}}@github.com/dbt-labs/awesome_repo.git" # git HTTPS URL

  # 通过私有访问令牌访问存储库时使用此格式
  - git: "https://{{env_var('DBT_ENV_SECRET_GIT_CREDENTIAL')}}@github.com/dbt-labs/awesome_repo.git" # git HTTPS URL
 
   # 通过细粒度的私有访问令牌访问存储库时使用此格式（有时需要用户名）
  - git: "https://GITHUB_USERNAME:{{env_var('DBT_ENV_SECRET_GIT_CREDENTIAL')}}@github.com/dbt-labs/awesome_repo.git" # git HTTPS URL

本地包

可以通过指定项目的路径来安装本地存储的包，如下所示：

packages:
  - local: /opt/dbt/redshift # use a local path

配置包

可以从dbt_project.yml文件中配置包中的模型和seeds，如下所示：

vars:
  snowplow:
    'snowplow:timezone': 'America/New_York'
    'snowplow:page_ping_frequency': 10
    'snowplow:events': "{{ ref('sp_base_events') }}"
    'snowplow:context:web_page': "{{ ref('sp_base_web_page_context') }}"
    'snowplow:context:performance_timing': false
    'snowplow:context:useragent': false
    'snowplow:pass_through_columns': []

models:
  snowplow:
    +schema: snowplow

seeds:
  snowplow:
    +schema: snowplow_seeds

上面例子是需要配置变量来命名包含原始数据表的名称，尤其是在使用特定于数据集的包时。

四时宝库

程序员的知识宝库

数据开发工具dbt手拉手教程-12.dbt包管理

包的调用