# API da Erathos: Entenda mais sobre a novidade da plataforma e como ela pode te beneficiar. > A API da Erathos permite acionar pipelines e monitorar execuções via código. Endpoints disponíveis para integrar com dbt, Airflow e orquestradores. Source: https://www.erathos.com/blog/api-da-erathos-entenda-mais-sobre-a-novidade-da-plataforma-e-como-ela-pode-te-beneficiar Published: 2026-12-05 Category: Novidades da Plataforma ![Documentação da API da Erathos com endpoints para acionar e monitorar pipelines de dados](https://cms-media.erathos.com/zrEB0ZBfrtnKFbgf1WUbsOYST8-1.png) ## Revolucione a Automação de Dados com Integrações Eficientes A evolução da automação de fluxos de dados chegou! Apresentamos a Erathos API, uma ferramenta inovadora que oferece flexibilidade e eficiência para equipes e desenvolvedores que buscam otimizar seus pipelines de dados. Com integrações robustas, como Apache Airflow, dbt e Databricks, a API da Erathos permite automatizar fluxos de trabalho, simplificar operações e escalar processos com facilidade. ## O que é a Erathos API? A API da Erathos permite que os desenvolvedores interajam programaticamente com a plataforma Erathos. Desde a execução de jobs até notificações em tempo real via webhooks, a API simplifica o gerenciamento de fluxos de trabalho complexos de dados. ### Principais Funcionalidades: - **Execução de Jobs**: Automatize tarefas, como atualizações de data warehouses ou encadeamento de múltiplos processos. - **Webhooks:** Receba notificações em tempo real quando eventos específicos ocorrerem, com metadados detalhados de execução. - **Gerenciamento Seguro de Variáveis e Segredos:** Armazene credenciais e outros valores sensíveis com segurança. ## Por que usar a Erathos API? Empresas orientadas por dados dependem de fluxos de trabalho eficientes. A API da Erathos potencializa sua operação ao integrar-se facilmente com ferramentas líderes como Airflow, dbt e Databricks. ### Caso de Uso: Orquestração com Apache Airflow A integração entre a Erathos e o Airflow oferece flexibilidade para automatizar processos complexos em ambas as plataformas. Confira dois cenários poderosos: ### **1. Acione DAGs no Airflow após a execução de um Job na Erathos** Automatize a execução de DAGs no Airflow com base em eventos concluídos na Erathos, aproveitando metadados para configurar dinamicamente os processos. **Exemplo de Webhook**: `{` ` "description": "Disparo de DAG no Airflow",` ` "jobs": ["id_do_job"],` ` "method": "POST",` ` "url": "}/dagRuns",` ` "header": {` ` "Authorization": "Bearer ${{secrets.TOKEN_AIRFLOW}}"` ` },` ` "body": {` ` "conf": {` ` "status_do_job": "${{erathos.STATUS}}",` ` "linhas_processadas": "${{erathos.ROWS}}"` ` }` ` }` `}` ### **2. Use o Airflow para acionar a execução de um Job na Erathos** Ao contrário do cenário anterior, o Airflow também pode ser configurado para iniciar a execução de um job diretamente na plataforma Erathos. Isso é útil para incluir jobs da Erathos como parte de um pipeline maior gerenciado pelo Airflow. **Exemplo de Operador no Airflow**: Você pode usar o operador `HttpOperator` para enviar uma requisição POST para a API da Erathos, acionando um job programaticamente. from airflow.providers.http.operators.http import HttpOperator `workspace_id = ""` `job_id = ""` `api_key = ""` `execute_erathos_job = HttpOperator(` ` task_id='execute_erathos_job',` ` http_conn_id='erathos_api', # Configurado nas conexões do Airflow` ` endpoint=f'/developers/workspaces/{workspace_id}/jobs/{job_id}/run/',` ` method='POST',` ` headers={` ` "Authorization": f"Api-Key {api_key}",` ` "Content-Type": "application/json"` ` },` ` request_params={` ` "force_full_refresh": False` ` },` ` response_check=lambda response: response.status_code == 201,` ` dag=dag` `)` Nesse exemplo, o operador dispara um job na Erathos, possibilitando que o Airflow gerencie e orquestre todo o pipeline, incluindo etapas executadas na plataforma Erathos. ### Caso de Uso: Transformações de Dados com dbt Integre seus fluxos dbt com a Erathos: - Acione modelos do dbt após a execução de um pipeline, garantindo que as transformações estejam alinhadas com os dados mais recentes. - Use metadados para personalizar comandos dbt, como selecionar esquemas ou tabelas específicos. ### Caso de Uso: Análises em Escala com Databricks Aproveite o poder do Databricks para análises em larga escala: - Atualize tabelas Delta automaticamente após a conclusão de um job. - Configure dinamicamente notebooks do Databricks com base nos metadados, como `TABLE_NAME` e `SCHEMA_NAME`. **Fluxo Exemplo**: 1. Acione um notebook do Databricks após a execução de um job. 2. Atualize modelos de machine learning ou gere insights com os dados mais recentes do pipeline. ## Como Começar Pronto para transformar seus fluxos de dados? Siga estas etapas: 1. Gere sua Chave de API: 1. Consulte a seção de Autenticação na [Documentação da API](https://docs.erathos.com/api/introduction) para criar sua chave de API. 2. Obtenha o ID do Workspace: 1. Utilize o endpoint List Workspaces para encontrar o ID do workspace que você deseja automatizar. 3. Selecione os Jobs: 1. Identifique os IDs dos jobs com o endpoint List Jobs. Esses jobs serão usados para disparar os webhooks. 4. Crie e Registre Webhooks: 1. Personalize o template JSON do webhook para integrar com ferramentas como Airflow, dbt e Databricks. ## Conclusão A Erathos API Beta é uma adição poderosa para organizações orientadas por dados. Com integrações robustas com ferramentas como Airflow, dbt e Databricks, a API oferece automação, otimização e escalabilidade para seus fluxos de trabalho. Participe do programa beta hoje mesmo para explorar todas essas funcionalidades. Visite a [Documentação da API](https://docs.erathos.com/api/introduction) e descubra como a Erathos API pode transformar suas operações de dados.