refactor(csv): удален легаси CSV-пайплайн и связанные с ним файлы

- Зачем:
  - Пример базовой загрузки CSV перенесен в отдельный репозиторий `airflow-manual` для разделения учебных треков.
- Что:
  - удалены DAG-файлы `csv_to_greenplum` и вспомогательные скрипты `helpers/greenplum.py`, `orders_ddl.sql`.
  - из `docker-compose.yml` и `.env.example` удалены переменные и тома (`airflow_data`), необходимые для CSV.
  - очищена документация (`README.md`, `TESTING.md`, `educational-tasks.md`) и тесты (`test_dags_smoke.py`, `conftest.py`).
  - отмечен выполненным 'Этап 1' в `TODO.md`.
- Проверка:
  - `make test` проходит успешно (smoke-тесты оставшихся DAG-ов не затронуты).

TESTING.md

@@ -28,14 +28,6 @@
 1. Открыть http://localhost:8080 (admin/admin).
 2. (опционально) Зайти в Admin → Connections и убедиться, что DAG’и видят подключения:
    - `greenplum_conn` и `bookings_db` задаются через переменные `AIRFLOW_CONN_...` в docker-compose и могут не отображаться в списке, но `airflow connections get greenplum_conn` / `bookings_db` внутри контейнера должны отрабатывать без ошибок.
-3. DAG `csv_to_greenplum`:
-   - Включить переключатель.
-   - Нажать «Trigger DAG».
-   - Контроль: все таски Success, в `data/` появился CSV, в логах `load_csv_to_greenplum` видно `INSERT`.
-   - В Greenplum (см. п.5) убедиться в наличии строк `(SELECT COUNT(*) ...)`.
-4. DAG `csv_to_greenplum_dq`:
-   - Запустить вручную после первого DAG.
-   - Проверить, что все 5 задач Success и логи содержат `Проверка пройдена`.
 
 - DAG `bookings_to_gp_stage` (полная проверка цепочки bookings → Greenplum STG):
   - предварительно выполнить один раз: `make bookings-init` (установка демобазы `demo` в контейнере `bookings-db`) и `make ddl-gp` (создаёт STG/ODS/DDS слои в Greenplum, включая внешние `*_ext` через PXF);
@@ -59,18 +51,13 @@
   - `docker compose exec greenplum bash -lc "su - gpadmin -c '/usr/local/pxf/bin/pxf cluster status'"`
 - Команды внутри psql:
   - `\dt public.*` — таблицы схему public.
-  - `SELECT COUNT(*) FROM public.orders;` — оценка объёма.
-  - `SELECT * FROM public.orders LIMIT 5;` — визуальная проверка.
-  - `SELECT order_id FROM public.orders GROUP BY 1 HAVING COUNT(*) > 1;` — поиск дублей.
   - (после настройки PXF) `SELECT COUNT(*) FROM public.ext_bookings_bookings;` — проверка чтения из демо-БД bookings через PXF.
   - (после настройки PXF) `SELECT * FROM public.ext_bookings_bookings LIMIT 5;` — визуальное сравнение с таблицей `bookings.bookings` в исходной БД.
 - Завершить `\q`.
 
 ## 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`), 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»)