Gestionar un repositorio

En este documento se explica cómo hacer lo siguiente en Dataform:

Antes de empezar

  1. Crea un repositorio.
  2. Opcional: Conecta tu repositorio a un repositorio de Git de terceros.
  3. Crea e inicializa un espacio de trabajo de desarrollo en tu repositorio.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para completar las tareas de este documento, pide a tu administrador que te conceda los siguientes roles de IAM:

  • Configura los ajustes de Dataform y gestiona la ubicación del paquete principal de Dataform: Administración de Dataform (roles/dataform.admin) en los repositorios.
  • Actualiza el paquete principal de Dataform y usa el control de versiones en Dataform: Editor de Dataform (roles/dataform.editor) en espacios de trabajo.

Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

Configurar los ajustes del flujo de trabajo de Dataform

En esta sección se muestra cómo editar la configuración de procesamiento del flujo de trabajo de Dataform de un repositorio específico.

Puede que quieras editar el archivo de configuración para cambiar el nombre de los esquemas o añadir variables de compilación personalizadas a tu repositorio.

Acerca de la configuración del repositorio

Cada repositorio de Dataform contiene un archivo de configuración de flujo de trabajo único. El archivo contiene el ID del proyecto y el esquema en el que Dataform publica los recursos en BigQuery. Google Cloud Dataform usa ajustes predeterminados que puedes modificar para adaptarlos a tus necesidades editando el archivo de configuración.

Desde Dataform core 3.0.0, los ajustes de flujo de trabajo se almacenan en el archivo workflow_settings.yaml de forma predeterminada. En versiones anteriores de Dataform Core, los ajustes de flujo de trabajo se almacenan en el archivo dataform.json. El archivo core 3.0 de Dataform workflow_settings.yaml es compatible con la versión anterior del archivo dataform.json. Puedes seguir usando el archivo dataform.json para almacenar la configuración del flujo de trabajo. Te recomendamos que migres la configuración del flujo de trabajo de tu repositorio al formato workflow_settings.yaml para que sea compatible en el futuro.

Acerca de workflow_settings.yaml

El archivo workflow_settings.yaml, introducido en Dataform core 3.0, almacena la configuración del flujo de trabajo de Dataform en formato YAML.

En el siguiente código de ejemplo se muestra un archivo workflow_settings.yaml de muestra:

  defaultProject: my-gcp-project-id
  defaultDataset: dataform
  defaultLocation: australia-southeast2
  defaultAssertionDataset: dataform_assertions

En el ejemplo de código anterior, los pares clave-valor se describen de la siguiente manera:

  • defaultProject: ID de tu proyecto de BigQuery Google Cloud .
  • defaultDataset: el conjunto de datos de BigQuery en el que Dataform crea recursos, llamado dataform de forma predeterminada.
  • defaultLocation: la región predeterminada de tu conjunto de datos de BigQuery. En esta ubicación, Dataform procesa tu código y almacena los datos ejecutados. Esta región de tratamiento debe coincidir con la ubicación de tus conjuntos de datos de BigQuery, pero no tiene por qué coincidir con la región del repositorio de Dataform. Para obtener más información sobre las ubicaciones de los conjuntos de datos de BigQuery, consulta el artículo sobre las ubicaciones de los conjuntos de datos.
  • defaultAssertionDataset: el conjunto de datos de BigQuery en el que Dataform crea vistas con resultados de aserciones, llamado dataform_assertions de forma predeterminada.

Para obtener más información sobre las propiedades de workflow_settings.yaml, consulta WorkflowSettings en GitHub.

Puedes acceder a las propiedades definidas en workflow_settings.yaml en tu código de Dataform como propiedades del objeto dataform.projectConfig.

Se aplican las siguientes asignaciones de las opciones de workflow_settings.yaml a las opciones de dataform.projectConfig accesibles mediante código:

  • defaultProject => defaultDatabase
  • defaultDataset => defaultSchema
  • defaultAssertionDataset => assertionSchema
  • projectSuffix => databaseSuffix
  • datasetSuffix => schemaSuffix
  • namePrefix => tablePrefix

En el siguiente código de ejemplo se muestra el objeto dataform.projectConfig al que se hace referencia en una instrucción SELECT de una vista:

  config { type: "view" }
  SELECT ${when(
    !dataform.projectConfig.tablePrefix,
    "table prefix is set!",
    "table prefix is not set!"
  )}

Acerca de dataform.json

El archivo dataform.json almacena la configuración del flujo de trabajo de Dataform en formato JSON.

En el siguiente código de ejemplo se muestra un archivo dataform.json de muestra:

  {
    "warehouse": "bigquery",
    "defaultDatabase": "my-gcp-project-id",
    "defaultSchema": "dataform",
    "defaultLocation": "australia-southeast2",
    "assertionSchema": "dataform_assertions"
  }

En el ejemplo de código anterior, los pares clave-valor se describen de la siguiente manera:

  • warehouse: puntero a BigQuery, donde Dataform crea recursos.
  • defaultDatabase: ID de tu proyecto de BigQuery Google Cloud .
  • defaultSchema: el conjunto de datos de BigQuery en el que Dataform crea recursos.
  • defaultLocation: la región predeterminada de tu conjunto de datos de BigQuery. En esta ubicación, Dataform procesa tu código y almacena los datos ejecutados. Esta región de tratamiento debe coincidir con la ubicación de tus conjuntos de datos de BigQuery, pero no tiene por qué coincidir con la región del repositorio de Dataform. Para obtener más información sobre las ubicaciones de los conjuntos de datos de BigQuery, consulta el artículo sobre las ubicaciones de los conjuntos de datos.
  • assertionSchema: el conjunto de datos de BigQuery en el que Dataform crea vistas con resultados de aserciones, llamado dataform_assertions de forma predeterminada.

Puedes acceder a las propiedades definidas en el archivo dataform.json en el código de tu proyecto como propiedades del objeto dataform.projectConfig.

Configurar nombres de esquema

Para configurar los nombres de los esquemas, debe editar las propiedades defaultDataset y defaultAssertionSchema del archivo workflow_settings.yaml, o bien las propiedades defaultSchema y assertionSchema del archivo dataform.json.

Para configurar el nombre de un esquema, sigue estos pasos:

workflow_settings.yaml

  1. En tu espacio de trabajo de desarrollo, en el panel Archivos, haz clic en el archivo workflow_settings.yaml.

  2. Edita el valor de defaultDataset, defaultAssertionSchema o ambos.

En el siguiente ejemplo de código se muestra un nombre de defaultDataset personalizado definido en el archivo workflow_settings.yaml:

  ...
  defaultDataset: mytables
  ...

dataform.json

  1. En tu espacio de trabajo de desarrollo, en el panel Archivos, haz clic en el archivo dataform.json.

  2. Edita el valor de defaultSchema, assertionSchema o ambos.

En el siguiente ejemplo de código se muestra un nombre de defaultSchema personalizado definido en el archivo dataform.json:

{
  ...
  "defaultSchema": "mytables",
  ...
}

Crear variables de compilación personalizadas

Las variables de compilación contienen valores que puede modificar con anulaciones de compilación en una configuración de lanzamiento o en una solicitud de la API Dataform.

Después de definir una variable de compilación en workflow_settings.yaml y añadirla a las tablas seleccionadas, puedes modificar su valor en una configuración de lanzamiento o en sustituciones de compilación de la API de Dataform para ejecutar tablas de forma condicional.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar tablas de forma condicional mediante variables de compilación, consulta el artículo Introducción al ciclo de vida del código en Dataform.

Para crear una variable de compilación que pueda usar en un repositorio, siga estos pasos:

workflow_settings.yaml

  1. Ve a tu espacio de trabajo de desarrollo de Dataform.
  2. En el panel Archivos, selecciona el archivo workflow_settings.yaml.

  3. Introduce el siguiente fragmento de código:

    "vars": {
  "VARIABLE":"VALUE"
}

    Haz los cambios siguientes:

    • VARIABLE: nombre de la variable
    • VALUE: el valor predeterminado de la variable de compilación

En el siguiente ejemplo de código se muestra la variable de compilación myVariableName definida como myVariableValue en el archivo workflow_settings.yaml:

...
vars:
  myVariableName: myVariableValue
...

En el siguiente código de ejemplo se muestra el archivo workflow_settings.yaml con la variable de compilación executionSetting definida como dev:

defaultProject: default_bigquery_database
defaultLocation: us-west1
defaultDataset: dataform_data,
vars:
executionSetting: dev

dataform.json

  1. Ve a tu espacio de trabajo de desarrollo de Dataform.
  2. En el panel Archivos, selecciona el archivo dataform.json.

  3. Introduce el siguiente fragmento de código:

    "vars": {
  "VARIABLE":"VALUE"
}

    Haz los cambios siguientes:

    • VARIABLE: nombre de la variable
    • VALUE: con el valor predeterminado de la variable de compilación

En el siguiente ejemplo de código se muestra la variable de compilación myVariableName definida como myVariableValue en el archivo dataform.json:

{
  ...
  "vars": {
    "myVariableName": "myVariableValue"
  },
  ...
}

En el siguiente código de ejemplo se muestra el archivo dataform.json con la variable de compilación executionSetting definida como dev:

{
"warehouse": "bigquery",
"defaultSchema": "dataform_data",
"defaultDatabase": "default_bigquery_database".
"defaultLocation":"us-west-1",
"vars": {
"executionSetting":"dev"
}
}
Añadir una variable de compilación a una tabla

Para añadir una variable de compilación a un archivo de definición de tabla SQLX, siga estos pasos:

  1. Ve a tu espacio de trabajo de desarrollo de Dataform.
  2. En el panel Archivos, selecciona un archivo de definición de tabla SQLX.

  3. En el archivo, introduzca una cláusula when con el siguiente formato:

    ${when(dataform.projectConfig.vars.VARIABLE === "SET_VALUE", "CONDITION")}

    Haz los cambios siguientes:

    • VARIABLE: el nombre de tu variable, por ejemplo, executionSetting
    • SET_VALUE: un valor de la variable; por ejemplo, staging
    • CONDITION: una condición para la ejecución de la tabla

En el siguiente ejemplo de código se muestra un archivo SQLX de definición de tabla con una cláusula when y la variable executionSetting que ejecuta el 10% de los datos en el ajuste de ejecución de staging:

  select
    *
  from ${ref("data")}
  ${when(
    dataform.projectConfig.vars.executionSetting === "staging",
    "where mod(farm_fingerprint(id) / 10) = 0",
  )}

En el siguiente código de ejemplo se muestra un archivo SQLX de definición de vista con una cláusula when y la variable myVariableName:

  config { type: "view" }
  SELECT ${when(
    dataform.projectConfig.vars.myVariableName === "myVariableValue",
    "myVariableName is set to myVariableValue!",
    "myVariableName is not set to myVariableValue!"
  )}

Migrar la configuración de flujo de trabajo a workflow_settings.yaml

Para asegurarte de que tu archivo de configuración de flujo de trabajo sea compatible con futuras versiones del framework principal de Dataform, debes migrar la configuración del flujo de trabajo del archivo dataform.json al archivo workflow_settings.yaml.

El archivo workflow_settings.yaml sustituye al archivo dataform.json.

Si Dataform Core es el único paquete de dependencia de tu repositorio, el archivo workflow_settings.yaml también sustituirá al archivo package.json. Para obtener más información sobre cómo sustituir el archivo package.json por el archivo workflow_settings.yaml, consulta Gestionar el paquete principal de Dataform.

En la siguiente tabla se muestra la asignación de las propiedades de configuración del flujo de trabajo del archivo dataform.json al archivo workflow_settings.yaml:

Propiedad en dataform.json Propiedad en workflow_settings.yaml Descripción
assertionSchema defaultAssertionDataset Obligatorio. El conjunto de datos predeterminado de las aserciones.
defaultDatabase defaultProject Obligatorio. El nombre de proyecto predeterminado Google Cloud .
defaultLocation defaultLocation Obligatorio. Ubicación predeterminada de BigQuery en la que Dataform creará tablas. Para obtener más información sobre las ubicaciones de BigQuery, consulta Ubicaciones de conjuntos de datos.
defaultSchema defaultDataset Obligatorio. El conjunto de datos predeterminado.
databaseSuffix projectSuffix Opcional. Sufijo que se añade a todas las referencias de Google Cloud proyectos.
schemaSuffix datasetSuffix Opcional. Sufijo que se añade a todos los conjuntos de datos de acciones.
tablePrefix namePrefix Opcional. Prefijo que se antepondrá a todos los nombres de las acciones.
vars vars Opcional. Variables definidas por el usuario que están disponibles para el código del proyecto durante la compilación. Un objeto que contiene una lista de pares key: value.
warehouse - Obligatorio en dataform.json. Debe tener el valor bigquery. No disponible en workflow_settings.yaml.
- dataformCoreVersion No disponible en dataform.json. Instalado en workflow_settings.yaml de forma predeterminada en los repositorios nuevos. Para obtener más información, consulta Gestionar el paquete principal de Dataform.

Para migrar los ajustes de flujo de trabajo a workflow_settings.yaml, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Dataform.

    Ir a Dataform

  2. Selecciona un repositorio y, a continuación, un espacio de trabajo.

  3. En el panel Archivos, haz clic en AñadirAñadir y, a continuación, en Crear archivo.

  4. En el campo Añadir una ruta de archivo, introduce workflow_settings.yaml.

  5. Haz clic en Crear archivo.

  6. En el archivo workflow_settings.yaml, añade los ajustes del archivo dataform.json, asignados al formato YAML.

  7. En el panel Archivos, haz clic en el menú Más situado junto a dataform.json. A continuación, haz clic en Eliminar.

  8. Para confirmar la eliminación de dataform.json, haz clic en Eliminar.

En el siguiente código de ejemplo se muestran los ajustes del flujo de trabajo definidos en un archivo dataform.json:

{
  "warehouse": "bigquery",
  "defaultDatabase": "dataform-demos",
  "defaultLocation": "US",
  "defaultSchema": "dataform",
  "assertionSchema": "dataform_assertions"
  "vars": {
    "environmentName": "development"
  }
}

En el siguiente código de ejemplo se muestra el archivo dataform.json anterior convertido a workflow_settings.yaml:

defaultProject: dataform-demos
defaultLocation: US
defaultDataset: dataform
defaultAssertionDataset: dataform_assertions
vars:
    environmentName: "development"

Gestionar el paquete principal de Dataform

En esta sección se explica cómo gestionar el paquete de dependencia del framework principal de Dataform y cómo actualizarlo a la versión más reciente.

Dataform Core es el framework de Dataform de código abierto que se usa para desarrollar flujos de trabajo con SQL, SQLX y JavaScript. Como práctica recomendada, utiliza siempre la última versión disponible del framework principal de Dataform. Para obtener información sobre las versiones del framework principal de Dataform, consulta las versiones de Dataform en GitHub.

Gestionar la ubicación del paquete principal de Dataform

Cuando inicializas el primer espacio de trabajo de un repositorio, Dataform define automáticamente Dataform Core como paquete de dependencia. Desde Dataform core 3.0.0, Dataform instala el paquete principal de Dataform en el archivo workflow_settings.yaml de forma predeterminada. En versiones anteriores de Dataform Core, Dataform Core se definía en el archivo package.json.

En Dataform core 3.0.0 y versiones posteriores, si Dataform core es el único paquete de tu repositorio, debes configurarlo en el archivo workflow_settings.yaml. En el caso de los repositorios creados con versiones anteriores de Dataform Core, mueve el paquete de Dataform Core a workflow_settings.yaml.

El archivo package.json es necesario para instalar paquetes adicionales en Dataform. Si tu repositorio usa paquetes adicionales, define el paquete principal de Dataform en package.json para que todos los paquetes se definan en un mismo lugar. Si tu repositorio no tiene el archivo package.json, crea el archivo package.json y mueve el paquete principal de Dataform para instalar paquetes adicionales.

Mover el núcleo de Dataform a workflow_settings.yaml

En los repositorios creados con versiones de Dataform Core anteriores a 3.0.0, si no tienes paquetes de dependencia que no sean Dataform Core, debes mover el paquete de Dataform Core del archivo package.json al archivo workflow_settings.yaml y eliminar el archivo package.json redundante.

Para migrar el paquete principal de Dataform del archivo package.json al archivo workflow_settings.yaml, haz lo siguiente:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Dataform.

    Ir a Dataform

  2. Selecciona un repositorio y, a continuación, un espacio de trabajo.

  3. En el panel Archivos, selecciona el archivo workflow_settings.yaml.

  4. En el archivo workflow_settings.yaml, añade el paquete principal de Dataform con el siguiente formato:

    dataformCoreVersion: "VERSION"

    Sustituye VERSION por la versión más reciente de Dataform, por ejemplo, 3.0.0.

  5. En el panel Archivos, haz clic en el menú Más situado junto al archivo package.json y, a continuación, en Eliminar.

  6. Para confirmar la eliminación del archivo dataform.json, haz clic en Eliminar.

  7. Haz clic en Instalar paquetes.

Mover el núcleo de Dataform a package.json

El archivo package.json es necesario para instalar paquetes adicionales en un repositorio. Si tu repositorio usa paquetes adicionales, debes almacenar todos los paquetes, incluido el paquete principal de Dataform, en el archivo package.json.

Si tu repositorio no contiene el archivo package.json porque el paquete principal de Dataform está definido en el archivo workflow_settings.yaml, debes crear el archivo package.json para instalar paquetes adicionales y, a continuación, mover el paquete principal de Dataform del archivo workflow_settings.yaml al archivo package.json que acabas de crear.

Para crear el archivo package.json y mover el paquete principal de Dataform, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Dataform.

    Ir a Dataform

  2. Selecciona un repositorio y, a continuación, un espacio de trabajo.

  3. En el panel Archivos, haz clic en AñadirAñadir y, a continuación, en Crear archivo.

  4. En el campo Añadir una ruta de archivo, introduce package.json.

  5. Haz clic en Crear archivo.

  6. En el archivo package.json, añade el paquete principal de Dataform con el siguiente formato:

    {
    "dependencies": {
        "@dataform/core": "VERSION"
    }
}

    Sustituye VERSION por la versión más reciente de Dataform, por ejemplo, 3.0.0.

  7. Haz clic en Instalar paquetes.

  8. En el panel Archivos, selecciona workflow_settings.yaml.

  9. En el archivo workflow_settings.yaml, elimina la propiedad dataformCoreVersion.

Actualizar el núcleo de Dataform

Prueba siempre las nuevas versiones de los paquetes en un entorno que no sea de producción antes de desplegarlas en el entorno de producción.

Para actualizar el paquete de dependencia principal de Dataform, sigue estos pasos:

  1. Consulta la versión más reciente de @dataform/core en la página de versiones de Dataform en GitHub.

  2. En la Google Cloud consola, ve a la página Dataform.

    Ir a Dataform

  3. Selecciona un repositorio y, a continuación, un espacio de trabajo.

  4. En el panel Archivos, selecciona el archivo package.json o el archivo workflow_settings.yaml.

    La ubicación en la que se define el paquete de dependencia principal de Dataform depende de tu versión de Dataform Core y de cómo uses los paquetes. Para obtener más información, consulta Gestionar la ubicación del paquete principal de Dataform.

  5. Actualiza el paquete de dependencia principal de Dataform con la versión más reciente:

    package.json

    {
    "dependencies": {
        "@dataform/core": "VERSION"
    }
}

    Sustituye VERSION por la versión más reciente de Dataform, por ejemplo, 3.0.0. Para evitar problemas con la instalación del paquete, especifica explícitamente la versión del paquete principal de Dataform. No uses otras opciones de dependencies del archivo package.json, como >version.

    workflow_settings.yaml

    dataformCoreVersion: "VERSION"

    Sustituye VERSION por la versión más reciente de Dataform, por ejemplo, 3.0.0.

  6. Haz clic en Instalar paquetes.

  7. Confirma los cambios.

  8. Envía los cambios a tu repositorio.

En el siguiente ejemplo de código se muestra la dependencia @dataform/core actualizada a la versión 3.0.0 en el archivo package.json:

{
    "dependencies": {
        "@dataform/core": "3.0.0"
    }
}

Versión para controlar el código

En esta sección se explica cómo usar el control de versiones en Dataform para hacer un seguimiento del desarrollo.

Dataform usa Git para registrar cada cambio que se hace en los archivos de un repositorio.

En un repositorio de Dataform, interactúas directamente con el repositorio de Git.

En un repositorio conectado, interactúas con la rama de seguimiento del repositorio remoto que configuraste al conectar el repositorio.

Dataform muestra las opciones de control de versiones en función del estado de los cambios en tu espacio de trabajo de desarrollo. Por ejemplo, Dataform muestra la opción de confirmar solo cuando hay cambios locales sin confirmar en tu espacio de trabajo. Si los archivos de tu espacio de trabajo son una copia exacta de tu rama predeterminada o de seguimiento, Dataform mostrará el estado El espacio de trabajo está actualizado.

Dataform muestra las siguientes opciones de control de versiones:

Confirmar X cambio(s)
Confirma el número X de cambios locales en tu espacio de trabajo o en los archivos modificados seleccionados. Dataform muestra los cambios sin confirmar.
Insertar en la rama predeterminada
Inserta los cambios confirmados en tu rama predeterminada. Esta opción está disponible en un repositorio de Dataform si no tienes cambios sin confirmar en tu espacio de trabajo.
Enviar a your-branch-name
Envía los cambios confirmados a your-branch-name. Esta opción está disponible en un repositorio conectado a un repositorio de Git de terceros si no tienes cambios sin confirmar en tu espacio de trabajo.
Extraer de la rama predeterminada
Actualiza tus espacios de trabajo con los cambios recientes de tu rama predeterminada. Esta opción está disponible en un repositorio de Dataform si no tienes cambios confirmados sin confirmar o sin enviar en tu espacio de trabajo.
Extraer de your-branch-name
Actualiza tu espacio de trabajo con los cambios recientes de your-branch-name. Esta opción está disponible en un repositorio conectado a un repositorio de Git de terceros si no tienes cambios confirmados sin confirmar o sin enviar en tu espacio de trabajo.
Volver a la última confirmación
Restaura los archivos de tu espacio de trabajo al estado en el que se encontraban en tu última confirmación.

Extraer cambios

Si tu espacio de trabajo de desarrollo no está sincronizado con tu repositorio, Dataform muestra la opción Extraer. Para extraer los cambios de tu repositorio a tu espacio de trabajo de desarrollo, sigue estos pasos:

  1. En la página Dataform, selecciona un repositorio.
  2. En la pestaña Espacios de trabajo de desarrollo, selecciona un espacio de trabajo de desarrollo.
  3. En la página del espacio de trabajo de desarrollo, haz lo siguiente:
    1. Si estás en un repositorio de Dataform, haz clic en Obtener de la rama predeterminada.
    2. Si estás en un repositorio conectado a un repositorio de Git de terceros, haz clic en Extraer de your-branch-name.

Confirmar cambios

Después de hacer un cambio en un espacio de trabajo de desarrollo, Dataform muestra la opción Confirmar. Puedes confirmar todos los cambios locales o los archivos seleccionados.

En el cuadro de diálogo Nuevo commit, Dataform muestra los cambios sin confirmar.

Para confirmar los cambios del espacio de trabajo de desarrollo en el repositorio, sigue estos pasos:

  1. En la página Dataform, selecciona un repositorio.
  2. En la página del repositorio, selecciona un espacio de trabajo de desarrollo.
  3. En la página del espacio de trabajo de desarrollo, haz clic en Confirmar.

  4. En el panel Nuevo commit, haz lo siguiente:

    1. En el campo Añadir un mensaje de confirmación, escribe una descripción para la confirmación.

    2. Selecciona los archivos modificados que quieras confirmar.

      Si no seleccionas ningún archivo, Dataform confirmará todos los cambios locales. Puedes filtrar los archivos modificados por estado, nombre y ruta.

    3. Haz clic en Confirmar todos los cambios o en Confirmar X cambios.

      El nombre del botón depende de los archivos que selecciones para confirmar.

Enviar cambios

Dataform muestra la opción Enviar después de confirmar los cambios. Para enviar los cambios de tu espacio de trabajo de desarrollo al repositorio, sigue estos pasos:

  1. En la página Dataform, selecciona un repositorio.
  2. En la página del repositorio, selecciona un espacio de trabajo de desarrollo.
  3. Confirma los cambios.
  4. En la página del espacio de trabajo de desarrollo, haz lo siguiente:
    1. Si estás en un repositorio de Dataform, haz clic en Enviar a la rama predeterminada.
    2. Si estás en un repositorio conectado a un repositorio de Git de terceros, haz clic en Insertar en your-branch-name.

Deshacer los cambios no confirmados

Para deshacer los cambios no confirmados, sigue estos pasos:

  1. En la página Dataform, selecciona un repositorio.
  2. En la página del repositorio, selecciona un espacio de trabajo de desarrollo.
  3. Encima del panel Archivos, haz clic en el menú Más y, a continuación, selecciona Volver al último commit.

Resolver conflictos de combinación

Se puede producir un conflicto de combinación cuando un cambio local en tu espacio de trabajo de desarrollo no es compatible con un cambio que se ha realizado en la rama de seguimiento predeterminada de tu repositorio. Los conflictos de combinación suelen producirse cuando varios usuarios editan el mismo archivo simultáneamente.

Normalmente, se produce un conflicto de combinación cuando extraes datos de una rama después de que otro usuario haya insertado un cambio conflictivo en la misma rama. Debes resolver un conflicto de combinación manualmente editando el archivo afectado.

En el siguiente código de ejemplo se muestra un conflicto de combinación en un archivo SQLX:

    <<<<<<< HEAD
    SELECT 1 as CustomerOrders
    =======
    SELECT 1 as Orders
    >>>>>>> refs/heads/main

Para resolver un conflicto de combinación, sigue estos pasos:

  1. En tu espacio de trabajo de desarrollo, en el panel Archivos, selecciona un archivo afectado.
  2. Edita el archivo con los cambios que quieras.
  3. Confirma los cambios.
  4. Opcional: Enviar cambios.

Siguientes pasos