Instalación y uso de dbt-watsonx-presto

Esta sección cubre los pasos para instalar y utilizar dbt-watsonx-presto.

Procedimiento

Ejecute el siguiente comando en su sistema para instalar dbt-watsonx-presto.
```
pip install dbt-watsonx-presto
```
Ejecute el siguiente comando para verificar la versión de dbt.
```
dbt –version
```
Ejecute el siguiente comando para crear un proyecto dbt.
```
dbt init <project_name>
```
1. Selecciona un número Presto e introdúcelo. Ejemplo: para [1] watsonx_presto, introduzca 1.
2. Si ya tiene un proyecto con el mismo nombre, debe confirmar si desea sobrescribir profiles.yml. Introduzca Y para confirmar o N para descartar.
Configure el archivo profiles.yml. Para obtener más información, consulte Configuración(configuración de su perfil).
Para probar la conexión, ejecute:
```
cd <project_name>
dbt debug
```
Cree un archivo CSV dentro de la carpeta seeds para sembrar los datos en watsonx.data. Por ejemplo:
```
id, value
1,100
2,200
3,300
4,400
```
Es posible que se produzcan errores al ejecutar archivos semilla porque dbt no puede manejar todos los tipos de datos en función de los datos del conector. Para resolver esto, puede definir explícitamente los tipos de datos que dbt debe utilizar. Vaya a <project_name>/dbt_project.yml y añada:
```
seeds:
  <project_name>:
    <seed_file_name>:
      +column_types:
        <col_1>: datatype
        <col_2>: datatype
```
Por ejemplo:
```
seeds:
  demo:
    sample:
      +column_types:
        value: VARCHAR(20)
```
Los nombres de columna que se especifiquen aquí deben coincidir con las columnas de los archivos CSV.

No utilice espacios adicionales en los archivos CSV para la siembra. Si incluye espacios adicionales, debe utilizar el mismo número de espacios en la consulta que en los modelos para evitar errores.
Ejecute las semillas utilizando el siguiente comando para crear una tabla e insertar los datos.
```
cd <project_name>
dbt run
```
En <project_name>/models, tienes los modelos que realizan las operaciones. Por defecto, dbt establece las operaciones como view. Puede crear las tablas o vistas mediante uno de los siguientes métodos:
- Especificar dentro de los modelos (aplicable sólo para ese modelo)
```
{{ config(materialized='table/view') }}
```
  Si esta declaración se comenta utilizando (--), dbt sigue utilizando la configuración. Para desactivarlo, elimínelo por completo o coméntelo en estilo Jinja ({# … #}).
- Especificar en dbt_project.yml (aplicable para todos los modelos)
```
models:
  <project_name>:
    <model_folders>:
      +materialized: table/view
```
  Por ejemplo:
```
models:
  demo:
    example:
      +materialized: table
```
  En los modelos sólo se admiten sentencias select.
El carácter punto y coma (;) está restringido en los modelos.

Ejecute los modelos utilizando el siguiente comando para crear las tablas o vistas.

cd <project_name>
dbt run

También puede especificar las pruebas que desee:

models:
  - name: <model_name>
    description: "some description"
    columns:
      - name: <col_name>
        description: "some description"
        data_tests:
          - <test_name_1>
          - <test_name_2>

Por ejemplo:

models:
  - name: my_first_dbt_model
    description: "A starter dbt model"
    columns:
      - name: id
        description: "The primary key for this table"
        data_tests:
          - unique
          - not_null

Los conectores deben soportar Crear tabla como selección (CTAS) para que funcionen las ejecuciones dbt.

Para generar los documentos sobre las acciones realizadas, ejecute:
```
cd <project_name>
dbt docs generate
dbt docs serve
```
Por defecto, se ejecuta en localhost:8080. Para cambiar el puerto, ejecute:
```
dbt docs serve –-port <port_number>
```