- 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).
- Зачем:
- необходимо визуализировать выбор типа хранения (Heap vs Append-Only) для учебных целей.
- автоматизировать проверку всей цепочки DWH для исключения ручных ошибок.
- сделать процесс отладки прозрачным и наглядным через стандартные инструменты Airflow.
- Что:
- внедрена клауза WITH (appendonly=...) во все DDL; ODS-справочники переведены на AO Row и TRUNCATE+INSERT.
- создан скрипт scripts/e2e_etl.sh для полного прогона ETL (DDL + 2 дня данных) через REST API.
- исправлены баги типизации (INTEGER[]), именования полей (amount, passenger_id) и удалены фантомные колонки (contact_data).
- обновлен e2e-etl-test-protocol.md: добавлен раздел по отладке, чтению логов и перезапуску задач через API.
- исправлены pytest-контракты под новую логику загрузки.
- Проверка:
- успешный прогон `make e2e-smoke` (полный цикл от очистки до витрины).
ddadmin