Files
ddadminandClaude Sonnet 4.6 815a248841 chore(bookings): полировка эталонного среза — код, документация, ANALYZE
- Зачем:
  - подготовка эталонного пайплайна к курсовой: код должен быть чистым,
    документация — актуальной, все слои — консистентными.
- Что:
  - добавлен ANALYZE во все 5 DM load-скриптов (был в STG/ODS/DDS, пропущен в DM).
  - README актуализирован: добавлен DM-слой в быстрый старт, список DAG'ов,
    исправлен дефолт BOOKINGS_JOBS (2→1), добавлены примеры запросов DM.
  - удалены остатки CSV-пайплайна: CSV_DIR/CSV_ROWS из docs/stack.md.
  - docs/stack.md: исправлен дефолт BOOKINGS_JOBS (2→1).
  - убран отладочный комментарий «Исправлено:» в passenger_loyalty_load.sql.
  - исправлено форматирование (black) в 4 файлах.
  - TODO.md: отмечены пройденные пункты Этапа 1.5.
- Проверка:
  - make lint && make test — проходят.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-09 19:37:35 +03:00

77 lines
2.7 KiB
Python

from __future__ import annotations
"""
Учебный DAG: создаёт/обновляет DM-слой (Data Mart) в Greenplum для домена bookings.
Запускается вручную перед DAG загрузки `bookings_to_gp_dm` или после изменения DM DDL.
Создаёт 5 DM-витрин: sales_report, route_performance, passenger_loyalty,
airport_traffic, monthly_overview.
На данном этапе реализованы все 5 витрин: sales_report, route_performance, passenger_loyalty, airport_traffic, monthly_overview.
"""
from datetime import timedelta
import pendulum
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
from airflow import DAG
GREENPLUM_CONN_ID = "greenplum_conn"
default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}
with DAG(
dag_id="bookings_dm_ddl",
start_date=pendulum.datetime(2017, 1, 1, tz="UTC"),
schedule=None,
catchup=False,
template_searchpath="/sql",
default_args=default_args,
tags=["demo", "greenplum", "ddl", "bookings", "dm"],
description="Учебный DDL DAG: создаёт/обновляет dm.* для bookings",
) as dag:
# Эталонная витрина: sales_report
apply_dm_sales_report_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_dm_sales_report_ddl",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/sales_report_ddl.sql",
)
# Витрина: Эффективность маршрутов (Этап 2)
apply_dm_route_performance_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_dm_route_performance_ddl",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/route_performance_ddl.sql",
)
# Витрина: Лояльность пассажиров (Этап 3)
apply_dm_passenger_loyalty_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_dm_passenger_loyalty_ddl",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/passenger_loyalty_ddl.sql",
)
# Витрина: Пассажиропоток аэропортов (Этап 4)
apply_dm_airport_traffic_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_dm_airport_traffic_ddl",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/airport_traffic_ddl.sql",
)
# Витрина: Помесячная сводка (Этап 5)
apply_dm_monthly_overview_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_dm_monthly_overview_ddl",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/monthly_overview_ddl.sql",
)
# Линейная цепочка
(
apply_dm_sales_report_ddl
>> apply_dm_route_performance_ddl
>> apply_dm_passenger_loyalty_ddl
>> apply_dm_airport_traffic_ddl
>> apply_dm_monthly_overview_ddl
)