docker-compose.yml

services:
  postgres:
    image: postgres:12
    container_name: ngi_secoge_postgres
    environment:
      POSTGRES_USER: ngisecoge
      POSTGRES_PASSWORD: ngisecoge
      POSTGRES_DB: ngisecoge
    volumes:
      - ./dbdata:/var/lib/postgresql/data
      - ./data:/docker-entrypoint-initdb.d  # Mapeia o diretório 'data' para o diretório de inicialização do PostgreSQL
    ports:
      - "5432:5432"
    networks:
      - ngi_secoge_net

  airflow:
    build:
      context: .  # Define o diretório atual para buscar o Dockerfile
    #image: apache/airflow:latest-python3.8
    container_name: ngi_secoge_airflow
    # Conecta o Airflow ao banco de dados PostgreSQL com o 
    # usuário 'ngisecoge', senha 'ngisecoge' e o banco de dados 'ngisecoge' 
    # no container 'postgres' na porta 5432
    environment:
      - AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN=postgresql+psycopg2://ngisecoge:ngisecoge@postgres:5432/ngisecoge
      - AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES=false   # Não carregar DAGs de exemplo
      - AIRFLOW__CORE__EXECUTOR=SequentialExecutor # ou LocalExecutor para execução local
      #- _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS=pandas
  
    depends_on:
      - postgres
    command: >
      bash -c "sudo chmod -R 777 /opt/airflow &&
              airflow db migrate &&
              airflow users create --username ngisecoge --password ngisecoge --firstname ngisecoge --lastname User --role Admin --email ngisecoge@ngisecoge.com &&
              airflow webserver &
              airflow scheduler"
    ports:
      - "8080:8080"
    networks:
      - ngi_secoge_net
    volumes:
      - ./requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt  # Mapeia o arquivo de requisitos
      - ./dags:/opt/airflow/dags/  # Mapeia a pasta local de DAGs
      - ./logs:/opt/airflow/logs/  # Mapeia a pasta local de logs (útil para ver e depurar logs de execução)
      - ./scripts:/opt/airflow/scripts/
      - ./data:/opt/airflow/data/
      - ./plugins:/opt/airflow/plugins/
networks:
  ngi_secoge_net:
    driver: bridge