fix: добавленны airflow connections и обновлена структура запуска

AGENTS.md

@@ -11,14 +11,14 @@
 - `.env(.example)` — настройки окружения (реальные секреты не коммитим).
 
 ## Команды (основные)
-- `make up` — поднять весь стек.
+- `make up` — поднять весь стек (Airflow инициализируется автоматически при первом старте).
-- `make airflow-init` — инициализировать мета-БД Airflow и создать пользователя.
+- `make airflow-init` — вручную переинициализировать мета-БД Airflow и создать пользователя (обычно не нужно).
 - `make logs` — логи webserver и scheduler.
 - `make ddl-gp` — применить DDL к Greenplum.
 - `make gp-psql` — открыть `psql` в контейнере Greenplum от `gpadmin`.
 - `make down` — остановить и удалить тома (данные будут потеряны).
 
-Пример: `make up && make airflow-init`, затем открыть `http://localhost:8080`.
+Пример: `make up`, затем открыть `http://localhost:8080`.
 
 ## Локальное Python‑окружение
 - Используем `uv`: достаточно `uv sync` (или `make dev-sync`) — подтянет Python, создаст `.venv`, установит зависимости.
@@ -70,4 +70,4 @@
 - 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»).
-- Перед релевантными правками валидируйте локально: `make up && make airflow-init`, затем откройте DAG в UI и/или прогоните `make test`.
+- Перед релевантными правками валидируйте локально: `make up`, затем откройте DAG в UI и/или прогоните `make test`.

README.md

@@ -20,7 +20,7 @@
 
 - Установите Docker Desktop и Git.
 - Скопируйте настройки: `cp .env.example .env`.
-- Поднимите стенд: `docker compose up -d` и инициализируйте Airflow: `docker compose run --rm airflow-init`.
+- Поднимите стенд: `make up` (или `docker compose up -d` — сервис `airflow-init` запустится автоматически при первом старте).
 - Откройте UI: http://localhost:8080 (admin/admin).
 - Включите и запустите DAG `csv_to_greenplum`. Дождитесь Success.
 - Проверьте данные: `make gp-psql` → `SELECT COUNT(*) FROM public.orders;`.
@@ -107,7 +107,7 @@ make up
 
 С `make` команды становятся короче:
 ```bash
-make up && make airflow-init    # Запуск стека
+make up                         # Запуск стека (включая airflow-init при первом старте)
 make logs                       # Просмотр логов
 make gp-psql                    # Подключение к Greenplum
 ```
@@ -181,9 +181,9 @@ uv run black --check airflow tests
 ### Полезные команды
 ```bash
 # Основные команды
-make up                 # Запустить весь стенд
+make up                 # Запустить весь стенд (Airflow инициализируется автоматически при первом старте)
 make down               # Остановить и удалить данные
-make airflow-init       # Инициализировать Airflow
+make airflow-init       # Ручной запуск инициализации Airflow (обычно не нужен)
 make ddl-gp             # Применить DDL к Greenplum вручную
 make gp-psql            # Подключиться к Greenplum через psql
 make bookings-init      # Установить демобазу bookings в Postgres (по умолчанию генерирует 1 день)
@@ -361,7 +361,7 @@ load_bookings_to_stg = PostgresOperator(
 | Не открывается порт 8080/5433/5434/5435 | Проверьте, что эти порты не заняты локальными сервисами; при необходимости остановите их или измените порты в `.env`/`docker-compose.yml` |
 | Нет файла в `./data` после запуска DAG | Проверьте логи задачи `generate_csv`, убедитесь, что `CSV_DIR` смонтирован в docker-compose |
 | Команда `make` не найдена | Используйте полные команды `docker compose` или установите make |
-| Greenplum не стартует/падает при старте | Выполните `make down`, затем `make up && make airflow-init` (очищает тома и поднимает заново) |
+| Greenplum не стартует/падает при старте | Выполните `make down`, затем `make up` (очищает тома и поднимает заново, включая авто‑инициализацию Airflow) |
 | DAG `bookings_to_gp_stage` падает на внешней таблице/подключении к bookings | Убедитесь, что запущен контейнер `bookings-db` (`docker compose ps`, при необходимости `docker compose start bookings-db`), и выполнены `make bookings-init` и `make ddl-gp` или DAG `bookings_stg_ddl` |
 | DAG `bookings_to_gp_stage` ругается на отсутствующие таблицы stg | Запустите DAG `bookings_stg_ddl` (или выполните `make ddl-gp`), затем повторите запуск |
 | DAG не видит Greenplum/DEMObase по Airflow Connections | Проверьте, что в Airflow созданы подключения `greenplum_conn` и `bookings_db` с параметрами из раздела «Настройка подключения к Greenplum в Airflow» и блока про bookings |

TESTING.md

@@ -20,8 +20,7 @@
 - `cp .env.example .env` (если файла ещё нет) и проверьте переменные:
   - `GP_PORT` — внутренний порт Greenplum в Docker-сети (по умолчанию 5432, менять не нужно); внешний порт для подключения с хоста фиксирован на `5435`, поэтому локальный PostgreSQL на 5432 не помешает.
   - `GP_USE_AIRFLOW_CONN=true` при желании использовать Airflow Connection; `false` — fallback на ENV.
-- `make up` — поднимаем все сервисы. Важно дождаться статуса `healthy` у `pgmeta` и `greenplum` (`docker compose ps`).
+- `make up` — поднимаем все сервисы. Важно дождаться статуса `healthy` у `pgmeta` и `greenplum` (`docker compose ps`); инициализация Airflow (`airflow-init`) произойдёт автоматически при первом старте.
-- `make airflow-init` — миграции мета-БД и создание пользователя Airflow; занимает ~1–2 минуты.
 - `make logs` — следим, пока webserver и scheduler не перейдут в рабочее состояние (`Listening at: http://0.0.0.0:8080`).
 
 ## 4. Smoke тесты DAG в Airflow UI
@@ -49,14 +48,14 @@
 ## 6. Негативные сценарии и fallback
 - **Пустая таблица**: запустить `csv_to_greenplum_dq` до `csv_to_greenplum`. Ожидается ошибка на таске `check_orders_has_rows`.
 - **Проблемы с подключением**: временно изменить `GP_HOST` или `GP_PORT` на несуществующий, перезапустить `make up`, убедиться, что DAG падает с понятной ошибкой (`psycopg2.OperationalError`).
-- **Fallback без Airflow Connection**: установить `GP_USE_AIRFLOW_CONN=false`, перезапустить стек (`make down && make up && make airflow-init`), удостовериться, что загрузка и DQ работают через ENV.
+- **Fallback без Airflow Connection**: установить `GP_USE_AIRFLOW_CONN=false`, перезапустить стек (`make down && make up`), удостовериться, что загрузка и DQ работают через ENV.
 - **Дубликаты**: дважды вызвать `csv_to_greenplum` — ожидаем, что количество строк в `public.orders` не увеличится на размер CSV, а DAG `csv_to_greenplum_dq` не найдёт дублей.
 - **PXF и демобаза bookings** (после настройки PXF и выполнения `make ddl-gp`): временно остановить `bookings-db` (`docker compose stop bookings-db`) и попробовать выполнить `SELECT COUNT(*) FROM public.ext_bookings_bookings;` в `make gp-psql` — ожидается ошибка подключения. Затем запустить `bookings-db` (`docker compose start bookings-db`) и убедиться, что запрос снова работает.
 
 ## 7. Быстрый reset (если «что-то сломалось»)
 - Перезапустить стенд с очисткой данных:
   - `make down` — остановит контейнеры и удалит тома.
-  - `make up && make airflow-init` — заново поднимет всё и проинициализирует Airflow.
+  - `make up` — заново поднимет всё и проинициализирует Airflow (через сервис airflow-init).
 - Иногда Greenplum не стартует после «грязных» остановок (из‑за старых внутренних файлов). Лечение: всегда делайте `make down` перед повторным `make up`.
 
 ## 8. Снятие метрик и мониторинг

docker-compose.yml

@@ -76,6 +76,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     command: >
       bash -lc "pip install --no-cache-dir -r /opt/airflow/requirements.txt &&
       airflow webserver"
@@ -101,6 +103,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     command: >
       bash -lc "pip install --no-cache-dir -r /opt/airflow/requirements.txt &&
       airflow scheduler"
@@ -124,6 +128,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./airflow/requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt

docs/internal/bookings_stg_readme.md

@@ -50,8 +50,7 @@ _Внутренний файл, чтобы не забыть договорён
 ## 4. Как этим пользоваться студенту (черновой сценарий)
 
 1. Поднять стенд и подготовить источники:
-   - `make up`
+   - `make up` (Airflow инициализируется автоматически при первом старте)
-   - `make airflow-init`
    - `make bookings-init`
    - `make ddl-gp`
 2. Открыть Airflow UI (`http://localhost:8080`) и включить DAG `bookings_to_gp_stage`.

docs/internal/pxf_bookings.md

@@ -159,8 +159,6 @@ FORMAT 'CUSTOM' (formatter='pxfwritable_import');
 1. Поднять стенд:
    - `make up`
    - дождаться healthcheck‑ов `pgmeta` и `greenplum`.
-2. Инициализировать Airflow (если ещё не делали):
-   - `make airflow-init`.
 3. Подготовить демо‑БД bookings:
    - `make bookings-init`.
 4. Применить DDL в Greenplum (создать таблицы, включая внешнюю `public.ext_bookings_bookings`):
@@ -220,7 +218,7 @@ FORMAT 'CUSTOM' (formatter='pxfwritable_import');
   - При следующем `make up` Greenplum и PXF будут инициализироваться с нуля, но:
     - JAR и `jdbc-site.xml` возьмутся из репозитория и снова смонтируются в `/data/pxf/...`;
     - `make ddl-gp` снова создаст внешнюю таблицу `public.ext_bookings_bookings`.
-  - То есть после полного ресета студенту достаточно повторить цепочку `make up` → `make airflow-init` → `make bookings-init` → `make ddl-gp`.
+  - То есть после полного ресета студенту достаточно повторить цепочку `make up` → `make bookings-init` → `make ddl-gp`.
 - **Где искать логи при проблемах с PXF**:
   - Логи PXF: в контейнере `greenplum` под пользователем `gpadmin` в каталоге `${PXF_BASE}/logs` (по умолчанию `/data/pxf/logs`).
   - Логи Greenplum: в `${GREENPLUM_DATA_DIRECTORY}/master/.../pg_log` (например, `/data/master/gpseg-1/pg_log` для GP6).

educational-tasks.md

@@ -20,7 +20,7 @@
    - где физически лежат CSV‑файлы;
    - какие параметры управляют размером датасета.
 3. Поднимите стенд и запустите DAG:
-   - `make up && make airflow-init`
+   - `make up` (Airflow инициализируется автоматически при первом старте)
    - включите и запустите DAG `csv_to_greenplum` в Airflow UI.
 4. Проверьте результат в Greenplum:
    - `make gp-psql`