Installazione e utilizzo di dbt-watsonx-presto

Questa sezione illustra i passaggi per installare e utilizzare dbt-watsonx-presto.

Procedura

Eseguite il seguente comando sul vostro sistema per installare dbt-watsonx-presto.
```
pip install dbt-watsonx-presto
```
Eseguire il seguente comando per verificare la versione di dbt.
```
dbt –version
```
Eseguite il seguente comando per creare un progetto dbt.
```
dbt init <project_name>
```
1. Selezionare un numero Presto e inserirlo. Esempio: per [1] watsonx_presto, inserire 1.
2. Se esiste già un progetto con lo stesso nome, è necessario confermare se sovrascrivere profiles.yml. Digitare Y per confermare o N per scartare.
Impostare il file profiles.yml. Per ulteriori informazioni, vedere Configurazione(impostazione del profilo).
Per verificare la connessione, eseguire:
```
cd <project_name>
dbt debug
```
Creare un file CSV nella cartella seeds per seminare i dati in watsonx.data. Ad esempio:
```
id, value
1,100
2,200
3,300
4,400
```
È possibile che si verifichino errori durante l'esecuzione dei file seed, perché dbt non è in grado di gestire tutti i tipi di dati in base ai dati del connettore. Per risolvere questo problema, è possibile definire esplicitamente i tipi di dati che dbt deve utilizzare. Andare a <nome_progetto>/dbt_project.yml e aggiungere:
```
seeds:
  <project_name>:
    <seed_file_name>:
      +column_types:
        <col_1>: datatype
        <col_2>: datatype
```
Ad esempio:
```
seeds:
  demo:
    sample:
      +column_types:
        value: VARCHAR(20)
```
I nomi delle colonne specificati qui devono corrispondere alle colonne dei file CSV.

Non utilizzare spazi extra nei file CSV per la semina. Se si includono spazi extra, è necessario utilizzare lo stesso numero di spazi durante la query che nei modelli per evitare errori.
Eseguire i semi utilizzando il seguente comando per creare una tabella e inserire i dati.
```
cd <project_name>
dbt run
```
In <project_name>/models, ci sono i modelli che eseguono le operazioni. Per impostazione predefinita, dbt imposta le operazioni come view. È possibile creare le tabelle o le viste con uno dei seguenti metodi:
- Specificare all'interno dei modelli (applicabile solo per quel modello)
```
{{ config(materialized='table/view') }}
```
  Se questa dichiarazione viene commentata con (--), dbt continua a usare la configurazione. Per disabilitarlo, rimuoverlo completamente o commentarlo in stile Jinja ({# … #}).
- Specificare in dbt_project.yml (applicabile a tutti i modelli)
```
models:
  <project_name>:
    <model_folders>:
      +materialized: table/view
```
  Ad esempio:
```
models:
  demo:
    example:
      +materialized: table
```
  All'interno dei modelli sono supportate solo le dichiarazioni select.
Il carattere punto e virgola (;) è limitato nei modelli.

Eseguire i modelli utilizzando il seguente comando per creare le tabelle o le viste.

cd <project_name>
dbt run

È inoltre possibile specificare i test desiderati:

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

Ad esempio:

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

I connettori devono supportare Create Table as Select (CTAS) affinché le esecuzioni dbt funzionino.

Per generare i documenti relativi alle azioni eseguite, eseguire:
```
cd <project_name>
dbt docs generate
dbt docs serve
```
Per impostazione predefinita, viene eseguito su localhost:8080. Per modificare la porta, eseguire:
```
dbt docs serve –-port <port_number>
```