gss-bi-udfs 0.1.8

Utilidades reutilizables para Spark y Delta Lake en arquitecturas Lakehouse.

gss-bi-udfs

Creo modulo para guardar UDFs comunes a todas las areas de BI.

configuracion de catalog/schema para gss_spark_flow

PipelineOrchestrator permite definir defaults por entorno:

export GSS_SPARK_FLOW_CATALOG=operaciones_dev
export GSS_SPARK_FLOW_SCHEMA=metadata

Con eso, PipelineOrchestrator(spark) aplica USE CATALOG y USE <schema> automaticamente. Si se pasan catalog/schema en el constructor, esos valores tienen prioridad sobre las variables de entorno.

para compilar local

python3 -m build

para publicar local (manual)

python3 -m twine upload dist/*

publicar nueva version en pypi con github actions

Prerequisitos:

• Secret del repo configurado: PYPI_API_TOKEN
• Workflow: .github/workflows/python-publish.yml

Pasos:

1. Asegurate de tener los cambios listos en main.

   git checkout main
   git pull
   git status
   

2. Defini la nueva version semantica (X.Y.Z) y crea el tag vX.Y.Z.

   git tag -a v0.1.5 -m "Release v0.1.5"
   

3. Publica rama y tag en GitHub.

   git push origin main
   git push origin v0.1.5
   

4. Crea el release asociado al tag.
   • GitHub -> Releases -> Draft a new release
   • Seleccionar tag v0.1.5
   • Publicar (Publish release)
5. Verifica la corrida del workflow.
   • GitHub -> Actions -> Publish Python Package to PyPI
   • Debe finalizar en verde.
6. Verifica la version publicada en PyPI.
   • https://pypi.org/project/gss-bi-udfs/

Notas:

• El workflow valida que el tag tenga formato vX.Y.Z.
• La version del paquete se toma del tag (sin la v).
• Si falla el release, podes reintentar desde Actions con Run workflow y el input tag (ejemplo: v0.1.5).