docs(labs): зафиксировано развитие учебной программы

Описаны аудитория, обязательная лабораторная по приему справочника, предложения по закрытию пробелов и критерии подготовки заданий. Оценка и ссылки на учебный код относятся к main.

Проверка: новые ссылки сверены по локальным веткам, git diff --cached --check пройден.
This commit is contained in:
ddadmin committed 2026-09-22 09:20:48 -04:00
1 parent 999a8d08bf
commit 7bf61d8f74
4 files changed
+208 -14

No files matched your search

+5
View File
@@ -74,6 +74,11 @@
- `make clean` удаляет тома — предупреждайте студентов, что данные пропадут.
## Для агента (особенности аудитории)
При создании и пересмотре лабораторных сначала прочитайте
[развитие лабораторных](docs/design/labs_development.md): аудитория,
принятые решения и критерии заданий.
- Пишите простыми словами. Добавляйте короткие комментарии к нетривиальной логике.
- Избегайте больших рефакторингов и сложных паттернов — студенты только начинают.
- Ошибки и логи — дружелюбные и понятные (лучше с подсказкой «что сделать дальше»).
+1
View File
@@ -23,6 +23,7 @@
- [Архитектурные решения (ADR)](design/architecture_review.md)
- [PRD: стратегия курсовой](design/PRD.md)
- [Дизайн задания](design/assignment_design.md)
- [Развитие лабораторных: аудитория, решения и критерии заданий](design/labs_development.md)
## Справочники (`reference/`)
+5 -14
View File
@@ -156,18 +156,9 @@ bookings_validate
---
## 6. Бэклог: идеи для будущих итераций
## 6. Развитие лабораторных
### PXF-практикум (замена STG-заданий)
После переноса всего STG-слоя в эталон (см. `docs/plans/2026-03-11_routes-to-reference.md`)
студенты не практикуются в создании PXF external tables и загрузке сырых данных.
Это важный навык для DE — нужно компенсировать отдельным заданием.
Варианты:
- **Новый источник данных**: подключить CSV/JSON-файл (например, справочник городов
или курсов валют) через PXF и загрузить в отдельную STG-таблицу
- **Мини-задание «подключи внешний справочник»**: студент создаёт PXF external table
для существующей таблицы источника и сравнивает результат с эталонной STG
- **Лабораторная работа**: отдельное упражнение на создание external table +
сравнение форматов (TEXT vs CUSTOM), профилей PXF, обработку типов
Перед добавлением или пересмотром заданий прочитайте
[заметку о развитии лабораторных](labs_development.md): там зафиксированы
аудитория, решение по PXF-практикуму, предложения по обязательному циклу
и общие критерии подготовки заданий.
+197
View File
@@ -0,0 +1,197 @@
# Развитие лабораторных работ
Рабочая заметка для автора программы, 22 сентября 2026 года.
Документ хранится в ветке `solution`; оценка программы и ссылки
на действующие задания и код относятся к учебной ветке `main`.
Приоритет — закрыть пробелы обязательного цикла. Принятое решение о новой
лабораторной записано отдельно от предложений, которые еще обсуждаются.
Действующий маршрут и требования находятся в [учебных заданиях](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/docs/assignment/README.md)
и [ТЗ](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/docs/assignment/analyst_spec.md).
## Аудитория и цель
Студент хорошо изучил PostgreSQL и прошел 16-часовой курс Greenplum от Яндекса.
Теперь ему нужна практика применения этих знаний в работе Data Engineer.
Стенд служит учебным пособием, похожим на небольшое хранилище компании:
здесь есть источники, связанные слои данных, загрузки и потребители.
Программа должна дать опыт подключения источника, построения загрузок
и моделей, оркестрации, проверки результата и восстановления после ошибок.
Знакомые SQL-инструменты студент применяет к инженерным задачам и объясняет
свои решения на данных. Разнообразие работ определяется новыми действиями
и решениями; дополнительная витрина полезна, если она дает такой опыт.
Подготовка по Airflow пока не задана. Первые необходимые действия в UI
нужно сопровождать короткой инструкцией или ссылкой на нее. Самостоятельное
написание задач и зависимостей вводится явно в соответствующей работе.
## Метод и рост самостоятельности
Стенд учебный: его можно ломать и восстанавливать. Готовая реализация
позволяет сначала увидеть работающую цепочку, а затем самостоятельно
реализовать выбранный участок. Полнота эталона при первом запуске
не ограничивает состав лабораторных.
Этот прием уже используется в
[программе Clickstream](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/src/branch/main/docs/specs/2026-09-01-labs-program.md):
при «вычитании» студент удаляет готовую реализацию и пишет свою;
при работе «собери рядом» сравнивает свою реализацию с работающей;
при расследовании находит и устраняет причину подготовленной ошибки.
Можно также расширять стенд новым источником или объектом по ТЗ.
Границу самостоятельной работы определяет навык: в задании по SQL можно
оставить готовый DAG, а в задании по оркестрации — готовые SQL-скрипты.
Вычитание дает способ выделить участок для работы; самостоятельность
обеспечивают решения, которые студент принимает и проверяет:
1. В первых работах даны требования к результату, близкий пример и готовая
проверка. Студент выбирает реализацию и испытывает ее на заданных случаях.
2. Дальше студент обосновывает способ загрузки или устройство таблицы,
пишет собственные проверки и показывает, какие ошибки они обнаруживают.
3. В работах на диагностику даны симптом и критерий восстановления.
Студент сам находит причину, выбирает исправление и подтверждает результат.
Так помощь постепенно сокращается, а ответственность растет.
Заранее оставлять заглушки во всех учебных участках не требуется.
В частности, зависимость ODS от общего STG-батча объясняет
[готовый STG в текущей программе](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/docs/assignment/analyst_spec.md#почему-stg-слой-уже-реализован),
но позволяет временно разобрать его в отдельной работе.
## Принято: прием справочника входит в обязательную программу
Добавить лабораторную **«Восстановите прием справочника из источника»**.
Она закрывает практику подключения через PXF и загрузки полного снимка
в STG, которые сейчас даны готовыми.
Предлагаемый объем: восстановить внешнюю таблицу для существующего
справочника Postgres, написать его загрузку в STG и проверить передачу
полей, ключей и меток батча. Студент должен различить повтор загрузки
в том же батче и получение нового снимка. Результат должен снова
участвовать в действующей цепочке ODS → DDS → DM.
Конкретный справочник, состав удаляемых файлов, место в маршруте и проверки
еще предстоит выбрать. Кандидат — `airports`: рядом есть
[внешняя и внутренняя таблицы](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/stg/airports_ddl.sql),
[загрузка снимка](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/stg/airports_load.sql) и
[преобразование в ODS](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/ods/airports_load.sql).
## Покрытие обязательного цикла
Оценка основана на текущем ТЗ и коде. Наличие готового примера или главы
для чтения учитывается отдельно от самостоятельной реализации.
| Участок | Что студент делает сейчас | Что стоит добавить |
|---|---|---|
| PXF и снимок STG | Запускает готовую цепочку | Принятая лабораторная по приему справочника |
| Инкремент STG | Использует готовый отбор по дате источника | Самостоятельную загрузку новых данных и проверку границы отбора |
| Снимки ODS | Реализует `airplanes`, `seats` и их DQ | Сохранить задания; использовать их после знакомства с приемом данных |
| Инкремент ODS | Использует готовые загрузки | Обработку новых ключей и изменений уже полученных строк |
| Измерения DDS | Реализует SCD1 и SCD2 | Сохранить существующий блок |
| Факт DDS | Читает пример и запускает готовую сборку | Самостоятельную сборку факта с ключами измерений |
| Витрины DM | Реализует четыре витрины с разными способами пересчета | Сохранить существующий блок; сначала закрыть пробелы ниже DM |
| DDL и физическая организация | Получает готовые таблицы, типы и ключи распределения | Написать DDL одного объекта и проверить выбор распределения опытом; предложение раскрыто ниже |
| Airflow | Запускает готовые DAG; задачи уже подключены к SQL | Самостоятельное включение загрузок и проверок в DAG |
| DQ и повторяемость | Пишет `*_dq.sql`; для ODS проверяет повтор; пользуется `bookings_validate` | Обязательные опыты на обнаружение ошибки, идемпотентность и восстановление после сбоя |
## Предложения по оставшимся пробелам
Следующие изменения пока не утверждены как обязательные лабораторные.
1. **Загрузите новые и измененные данные: STG → ODS.** Кандидат —
`bookings`: [прием в STG](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/stg/bookings_load.sql) и
[обновление ODS](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/ods/bookings_load.sql). Проверить первую
загрузку, следующую пачку, повтор и отсутствие новых данных.
Для изменения существующего ключа подготовить новую версию в STG:
текущий отбор источника по `book_date` сам по себе не подхватывает
исправления старых бронирований. Различие времени события и времени
загрузки — часть учебного результата. Разделение на две работы зависит
от объема самостоятельного SQL.
2. **Соберите факт продаж.** После измерений восстановить
[загрузку факта](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/sql/dds/fact_flight_sales_load.sql): сохранить
зерно `(ticket_no, flight_id)`, подобрать ключи измерений и версию
маршрута на дату рейса, обработать обновления и повторный запуск.
Проверить покрытие ключей, значения и отсутствие размножения строк.
Простого совпадения количества строк недостаточно.
3. **Организуйте загрузку в Airflow и восстановите ее после сбоя.**
Использовать уже написанный SQL, самостоятельно связать задачи загрузки
и DQ. На подготовленном входе вызвать сбой, определить состояние данных
и завершить обработку повторным запуском. Генератор управляется отдельно:
его повтор продвигает источник на новый день и меняет условия опыта.
4. **Проверьте физическую организацию таблицы в Greenplum.** Предлагается
включить в обязательный цикл компактный опыт: написать DDL, сравнить
два варианта распределения одних данных, посмотреть строки по сегментам
и планы одного запроса, обосновать выбор. Результат запроса должен
совпадать в обоих вариантах. Наличие нескольких сегментов и достаточный
для наблюдения объем нужно проверить при подготовке работы. Место опыта
еще не выбрано; кандидат — задание по факту. Подробную оптимизацию
можно развить в факультативах.
## Предлагаемые переходы между работами
Порядок обсуждения новых работ: прием справочника → инкремент STG/ODS →
сборка факта → оркестрация и восстановление. Между ними остаются
существующие задания на снимки ODS, измерения и витрины. Точное место
новых работ, включая опыт с распределением, еще обсуждается.
Для встраивания в маршрут предлагаются следующие границы:
| Новая работа | Состояние перед началом | Результат для продолжения |
|---|---|---|
| Прием справочника | Пройден быстрый старт, работает эталонная цепочка до `sales_report`; выбран участок для вычитания | Собственная загрузка получает новый снимок STG, который участвует в общем батче справочников и принимается ODS |
| Инкремент STG/ODS | Разобраны прием снимка и существующие задания ODS; подготовлены таблицы и входные пачки | Собственные загрузки дают ожидаемое текущее состояние ODS после всех проверочных случаев |
| Сборка факта | Реализованы и проверены измерения DDS | Факт построен собственным SQL, проверены ключи и значения; на нем можно выполнять задания DM |
| Оркестрация и восстановление | SQL выбранного участка реализован и проверен | DAG выполняет загрузку и DQ в нужном порядке; после подготовленного сбоя обработка завершается с ожидаемыми данными |
Готовность оценивается по нужному этапу: на исходной `main` часть таблиц
еще является заданием, поэтому проход всех проверок будущих слоев
не может быть условием начала первой работы. Действующие особенности
запусков и состояния слоев описаны в [порядке выполнения DAG](https://git.dementev.space/ddmitry/airflow-greenplum/src/branch/main/docs/dag_execution_order.md).
Предложения основаны на чтении исходников; воспроизводимость новых
сценариев на стенде еще не проверялась.
## Как подготовить лабораторную
Эти критерии общие для обязательных работ и факультативов. Перед написанием
инструкции определите:
- **Навык:** рабочая ситуация, новое действие или решение DE и его отличие
от уже пройденных работ.
- **Вход:** необходимые задания, состояние таблиц и загрузок, подготовка
данных и способ воспроизвести ситуацию.
- **Самостоятельная часть:** что студент получает готовым, что пишет
или меняет сам и какие решения должен обосновать.
- **Результат:** что будет работать после задания и по каким наблюдениям
студент сможет это подтвердить.
- **Проверочные случаи:** конкретные данные или события, ожидаемый результат
каждого случая и способ обнаружить неверное решение.
- **Выход:** что сохраняется для следующей работы и как получить нужное
состояние стенда после опыта или перерыва.
Для инкремента получение новых строк из источника и применение уже
полученных изменений в ODS проверяются отдельно. Для собственной DQ-проверки
нужны отказ на известной ошибке и успех после исправления. Сверка с готовой
реализацией подтверждает совпадение поведения; проверки по источнику
подтверждают полноту и бизнес-правила.
Полная пересборка стенда допустима. Адресное восстановление требуется там,
где оно само является предметом работы. При пересборке инструкция должна
объяснять, как снова применить сохраненные файлы решения и получить
состояние для продолжения.
Лабораторная готова к выдаче, когда все ее проверочные случаи пройдены
на стенде из описанного начального состояния, проверки обнаружили
предусмотренные ошибки, а заявленный выход позволяет продолжить маршрут.
Команды и результаты проверки сохраняются вместе с изменением задания.
Текстовая вычитка и проверка ссылок подтверждают только качество документа.
## Основа для будущих факультативов
Факультативы расширяют опыт за пределами обязательного набора. При генерации
кандидатов используйте общие критерии выше и указывайте, после каких
обязательных работ доступен каждый сюжет.
Направления для последующей генерации: изменения схемы источника,
опоздавшие данные, история и пересчеты, углубленная оптимизация запросов
Greenplum, свежесть данных, разграничение доступа, новые способы приема.
Это исходные темы для отбора, а не утвержденный список заданий.