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S3 Garage

Esta guía te muestra cómo trabajar con AWS S3 usando Garage como emulador local. Este lab demuestra un pipeline de datos usando Boto3, PyArrow y Delta Lake (delta-rs).

  1. Configurar el entorno:

    Abre VS Code en la carpeta del proyecto y ejecuta este comando en la Paleta de Comandos:

    Ventana de terminal
    > Dev Containers: Reopen in Container
  2. Ejecutar el ejemplo:

    Ventana de terminal
    python main.py
  1. main.py:

    • Abre: Abre main.py.
    • Breakpoints: Coloca breakpoints en el código.
    • Ejecuta: Pulsa F5 para iniciar la depuración.
  2. Tests:

    • Abre: Abre un fichero de test (p. ej., tests/components/test_s3_boto.py).
    • Breakpoints: Coloca breakpoints en el código del test.
    • Ejecuta: Usa la pestaña Testing de VS Code y haz clic en el icono Debug Test junto al test que quieras depurar.
  • Individualmente: Ejecuta los tests individualmente desde la pestaña Testing de VS Code.
  • Todos los tests: Ejecuta el script automatizado:
    Ventana de terminal
    scripts/run_tests.sh
  • Verifica los buckets: Comprueba que se crearon los buckets bronze y silver.
    Ventana de terminal
    aws s3 ls --profile garage
  • Verifica el contenido: Comprueba los archivos en el bucket silver.
    Ventana de terminal
    aws s3 ls s3://silver --recursive --profile garage
Ventana de terminal
docker compose down -v
ProblemaSolución
API de Garage no listaAsegúrate de que el contenedor garage está en ejecución y espera unos segundos a que la API se inicialice. Revisa los logs con docker logs garage.
Puerto 3900 en usoDetén cualquier otro servicio que use el puerto 3900 o cambia el mapeo en docker-compose.yml.