本系列文選用 BigQuery 以及 GitHub。
因此在正式開始之前，今天我們要先把帳號及準備好。

BigQuery

建立 Google 帳號

申請 Google 帳號：Create a Google Account

大家應該都有 gmail 帳號，如果不需要重新申請的話，可以直接跳過這一步。
不過如果是工作上使用，可以用公司信箱申請 Google 帳號，較方便管理。
在申請帳號的時候選 Use your existing email 就可以使用現有的信箱了。

建立 GCP 專案並測試 BigQuery

登入 Google 帳號，並建立GCP專案

登入 BigQuery，Project 就選剛剛建立的專案。
選 COMPOSE A NEW QUERY

測試看看是否能成功執行以下語法

select * from `dbt-tutorial.jaffle_shop.customers`;
select * from `dbt-tutorial.jaffle_shop.orders`;
select * from `dbt-tutorial.stripe.payment`;

產BigQuery Credential

APIs & Services -> Credentials

• Select an API -> BigQuery API
• What data will you be accessing? -> Application data
• Are you planning to use this API with Compute Engine, Kubernetes Engine, App Engine, or Cloud Functions? -> No, I'm not using them.
  

建立 Service Account 並授予權限

Grant users access to this service account -> 跳過

完成後，前一步驟建立的 Service Account 會出現在 Credentials

點進去該Service Account後，KEYS -> Add Key -> Create new key -> JSON

產出的 JSON 檔會自動下載到本機。
請保留該檔案，明天會用到。

GitHub

申請帳號：Join GitHub
如果已經有帳號的話，可以跳過這一步。

登入 GitHub：Sign in to GitHub

建一個新的 repository：Create a new repository
輸入 Repository name (例如：dbt-demo)
只要建立空白專案即可，其他選項都不需要勾選。

建立完成後，下圖處點選 SSH，該 URL 明天會用到。
我的是：git@github.com:olycats/dbt-demo.git

題外話：dbt Cloud 支援的資料平台

dbt Cloud 只有支援少數資料平台。
如果需要的資料平台沒支援，可以考慮改用 dbt Core，有更多社群維護的 adaptor 可以選擇。

dbt Cloud 目前支援的有

• Snowflake
• PostgreSQL
• BigQuery
• Redshift
• Databricks
• Apache Spark
• Starburst
  

因為 BigQuery 容易上手，有免費額度可以使用，所以本系列文章跟隨官方 QuickStart，採用 BigQuery 作為範例。

今日小結＆明日預告

今天產了 BigQuery Credential (Json檔) 以及拿到了 GitHub repo 的 SSH URL，請保留至明日使用。

明天的主題：申請 dbt 帳號 & 建立 dbt 專案。

參考資料

• Quickstart for dbt Cloud and BigQuery https://docs.getdbt.com/quickstarts/bigquery
• Connect to GitHub https://docs.getdbt.com/docs/cloud/git/connect-github

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