Queries SMTR 🚍🔎

Repositório adaptado do template do Escritório de Dados para versionamento e execução de projetos no datalake.

Requerimentos

• Python <=3.9

Desenvolvimento (local)

Iniciando o ambiente

• Crie um ambiente virtual e instale as dependências:

python -m venv dbt-env
. dbt-env/bin/activate # no Windows, usar . dbt-env/Scripts/activate
python -m pip install --upgrade pip 
pip install -r requirements-dev.txt

• Configure suas credenciais para leitura/escrita no datalake:

# copie o arquivo de exemplo
cp dev/profiles-example.yml dev/profiles.yml
# preencha com suas credenciais

• Edite o arquivo dev/run.py para rodar seus testes. Em seguida, execute o script:

python dev/run.py

Adicionando dados

Novo conjunto

1. Crie uma branch com o mesmo padrão da pipeline correspondente em pipelines(quando houver)

2. Crie um novo diretório models/<dataset-id>, sendo dataset_id o nome do conjunto. Nesta pasta serão guardadas as queries (modelos) que dão origem às tabelas deste dataset no BigQuery.

3. No arquivo dbt_project.yml, adicione o dataset-id junto aos conjuntos já registrados, conforme abaixo:

models:
  rj-smtr:
    <dataset-id>:
      +materialized: view # Materialization type (view, table or incremental)
      +schema: <dataset-id> # Overrides the default schema (defaults to what is set on profiles.yml)

Novas tabelas

Crie os modelos que desejar em models/<dataset-id> (ex: nome_da_tabela.sql). Nesses arquivos, adicione o código SQL utilizado para gerar as tabelas no BigQuery. Quaisquer especificações de particionamento também devem ser inseridas ali.

Leia:

• Tipos de tabela do dbt
• Configurações de particionamento no dbt

Para publicar no datario

Antes de fazer o merge da branch, garanta que os devidos metadados para a(s) nova(s) tabela(s) estão preenchidos no portal https://meta.dados.rio/. Caso ontrário, não será gerada a documentação da tabela.