Docker para datos: PostgreSQL, Redis, Jupyter en un comando

1# docker-compose.yml — PostgreSQL para aprender SQL
2services:
3  postgres:
4    image: postgres:16
5    environment:
6      POSTGRES_USER: alumno
7      POSTGRES_PASSWORD: bigdatastack
8      POSTGRES_DB: aprendiendo_sql
9    ports:
10      - "5432:5432"
11    volumes:
12      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
13      - ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql  # Script inicial
14
15volumes:
16  postgres_data:

PostgreSQL con datos persistentes y script de inicialización

1-- Archivo: init.sql (se ejecuta automáticamente al crear la DB)
2CREATE TABLE IF NOT EXISTS clientes (
3    id SERIAL PRIMARY KEY,
4    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
5    email VARCHAR(200) UNIQUE NOT NULL,
6    ciudad VARCHAR(50),
7    fecha_registro DATE DEFAULT CURRENT_DATE
8);
9
10INSERT INTO clientes (nombre, email, ciudad) VALUES
11('Ana García', 'ana@ejemplo.com', 'Madrid'),
12('Carlos López', 'carlos@ejemplo.com', 'Barcelona'),
13('María Fernández', 'maria@ejemplo.com', 'Valencia');

init.sql — datos de ejemplo que se cargan al primer arranque

1# Añadir Redis al docker-compose.yml
2services:
3  redis:
4    image: redis:7-alpine
5    ports:
6      - "6379:6379"
7    volumes:
8      - redis_data:/data
9    command: redis-server --appendonly yes  # Persistir datos a disco
10
11volumes:
12  redis_data:

Redis con persistencia — los datos sobreviven a reinicios

1# Jupyter con pandas, numpy, matplotlib preinstalados
2services:
3  jupyter:
4    image: jupyter/scipy-notebook:latest
5    ports:
6      - "8888:8888"
7    volumes:
8      - ./notebooks:/home/jovyan/work  # Tus notebooks persistentes
9    environment:
10      JUPYTER_TOKEN: "bigdatastack"    # Token para acceder

Jupyter Notebook listo para análisis — accede en http://localhost:8888

1# docker-compose.yml — Stack de datos completo
2services:
3  postgres:
4    image: postgres:16
5    environment:
6      POSTGRES_USER: datos
7      POSTGRES_PASSWORD: secreto123
8      POSTGRES_DB: analytics
9    ports:
10      - "5432:5432"
11    volumes:
12      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
13
14  redis:
15    image: redis:7-alpine
16    ports:
17      - "6379:6379"
18    volumes:
19      - redis_data:/data
20
21  jupyter:
22    image: jupyter/scipy-notebook:latest
23    ports:
24      - "8888:8888"
25    volumes:
26      - ./notebooks:/home/jovyan/work
27    environment:
28      JUPYTER_TOKEN: "datos2024"
29    depends_on:
30      - postgres
31      - redis
32
33volumes:
34  pgdata:
35  redis_data:

PostgreSQL + Redis + Jupyter: un docker compose up y a trabajar

1# Conectar a PostgreSQL desde Python (necesitas: pip install psycopg2-binary)
2import psycopg2
3
4conn = psycopg2.connect(
5    host="localhost",
6    port=5432,
7    user="datos",
8    password="secreto123",
9    database="analytics"
10)
11
12cursor = conn.cursor()
13cursor.execute("SELECT version();")
14print(f"PostgreSQL: {cursor.fetchone()[0]}")
15conn.close()

Conexión a PostgreSQL dockerizado desde tu Python local

1# Conectar a Redis desde Python (necesitas: pip install redis)
2import redis
3
4r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
5r.set('pipeline_status', 'ejecutando')
6print(f"Estado del pipeline: {r.get('pipeline_status')}")

Conexión a Redis dockerizado desde tu Python local

1# Añadir pgAdmin al docker-compose.yml
2  pgadmin:
3    image: dpage/pgadmin4:latest
4    environment:
5      PGADMIN_DEFAULT_EMAIL: admin@bigdatastack.com
6      PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD: admin123
7    ports:
8      - "8080:80"
9    depends_on:
10      - postgres

pgAdmin en http://localhost:8080 — gestión visual de tu DB