Pipeline de análise de dados de exames de diagnóstico para arbovírus (RADIM).
No diretório postgres
faça as seguintes alterações:
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Crie um arquivo
.env
e preencha as informações com base no modelo.env.example
. Estas serão as credenciais do usuário root do banco. -
Crie um arquivo
create_database.sql
com base no modelocreate_database_example.sq
e altere as credenciais dos usuários itps_dev e dagster. Este arquivo será executado na criação do banco e irá criar os usuários e as tabelas necessárias para o projeto. -
Inicie os contêiners do
docker-compose.yml
docker compose up -d
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Acesse a interface do Adminer em
localhost:8091
para testar a conexão com o banco. No campo hostname, insirapostgresdwitps
e porta5432
. Acesse com o usuário de escolha.
No diretório dbt
faça as seguintes alterações:
-
Crie um arquivo
profiles.yml
com base no modeloprofiles_example.yml
e insira as credenciais dos usuarios para conexão com o banco.-
A seção
dev
deve ser preenchida com as credenciais do usuário de desenvolvimento e a seçãoprod
com as credenciais do usuário de produção. -
Para executar em ambiente produtivo, altere o campo
target
paraprod
. -
Caso esteja executando em ambiente de desenvolvimento local, para se conectar ao postgres do docker, altere o campo
host
para o IP da sua máquina, que pode ser obtido com o comandohostname -I
(geralmente é o primeiro IP retornado) e a porta para5433
.
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No diretório raiz, crie um arquivo
.env
com base no modelo.env.example
e preencha as variáveis de ambiente com as credenciais do usuário de desenvolvimento.-
Preencha os campos DB_* com as credenciais do ambiente (dev, prod).
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Preencha os campos DB_DAGSTER_* com as credenciais do banco de dados onde o dagster irá armazenar os metadados.
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Preencha os campos DAGSTER_* para configurar o usuário e senha que dará acesso ao Dagster UI.
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Inicie os contêiners do
docker-compose.yml
docker compose up -d
-
Acesse a interface em
localhost:80
.