ddadmin
7d18b3fe5c
- Зачем: - требуется эталонная витрина для обучения паттернам DM-слоя - демонстрация UPSERT-логики с IS DISTINCT FROM для идемпотентности - Что: - DDL: heap-таблица dm.sales_report с 18 полями, DISTRIBUTED BY (flight_date) - Load: UPSERT (UPDATE + INSERT) с JOIN dim_calendar, dim_airports (x2), dim_tariffs, fact_flight_sales - DQ: PL/pgSQL DO $$ с проверками непустоты, уникальности, tickets_sold >= passengers_boarded, boarding_rate BETWEEN 0 AND 1 - DAGs: bookings_dm_ddl (DDL), bookings_to_gp_dm (ETL + DQ с параллельными ветками) - Tests: smoke-тесты для обоих DAG - sql/ddl_gp.sql: добавлен \i dm/sales_report_ddl.sql - Проверка: - make fmt && make lint — passed - make test — 15 passed, 11 skipped - make ddl-gp — DDL applied successfully - airflow dags test bookings_to_gp_dm 2026-02-28T13:00:00 — 4 tasks SUCCESS - 9243 rows loaded, _load_id подставлен корректно (Jinja2 templating works) - DQ checks passed
90 lines
3.3 KiB
Python
90 lines
3.3 KiB
Python
from __future__ import annotations
|
||
|
||
"""
|
||
Учебный DAG: загрузка из DDS в DM (Greenplum) по домену bookings.
|
||
|
||
Ключевая идея:
|
||
- DM читает из DDS (Star Schema);
|
||
- для каждой витрины выполняем пару задач load -> dq;
|
||
- все витрины загружаются параллельно (не зависят друг от друга);
|
||
- sales_report использует UPSERT (heap-таблица с UPDATE).
|
||
|
||
На данном этапе реализована только эталонная витрина sales_report.
|
||
Остальные витрины будут добавлены в последующих этапах.
|
||
"""
|
||
|
||
from datetime import timedelta
|
||
from logging import getLogger
|
||
|
||
import pendulum
|
||
from airflow.operators.python import PythonOperator
|
||
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
|
||
|
||
from airflow import DAG
|
||
|
||
GREENPLUM_CONN_ID = "greenplum_conn"
|
||
|
||
log = getLogger(__name__)
|
||
|
||
default_args = {
|
||
"owner": "airflow",
|
||
"retries": 1,
|
||
"retry_delay": timedelta(seconds=30),
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def _finish_summary() -> None:
|
||
"""Логирует краткий итог выполнения DM-ветки."""
|
||
log.info("DAG bookings_to_gp_dm завершён. Подробности смотрите в логах задач.")
|
||
|
||
|
||
with DAG(
|
||
dag_id="bookings_to_gp_dm",
|
||
start_date=pendulum.datetime(2024, 1, 1, tz="UTC"),
|
||
schedule=None,
|
||
catchup=False,
|
||
max_active_runs=1,
|
||
template_searchpath="/sql",
|
||
default_args=default_args,
|
||
tags=["demo", "bookings", "greenplum", "dm"],
|
||
description="Учебный DAG: загрузка DDS -> DM (Data Mart) + DQ проверки",
|
||
) as dag:
|
||
# start-задача (для структуры, вдруг понадобятся pre-checks)
|
||
start_dm = PythonOperator(
|
||
task_id="start_dm",
|
||
python_callable=lambda: log.info("Начало загрузки DM-слоя..."),
|
||
)
|
||
|
||
# === Эталонная витрина: sales_report ===
|
||
load_dm_sales_report = PostgresOperator(
|
||
task_id="load_dm_sales_report",
|
||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||
sql="dm/sales_report_load.sql",
|
||
)
|
||
|
||
dq_dm_sales_report = PostgresOperator(
|
||
task_id="dq_dm_sales_report",
|
||
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
|
||
sql="dm/sales_report_dq.sql",
|
||
)
|
||
|
||
# === Заглушки для будущих витрин (будут реализованы в этапах 2-5) ===
|
||
# load_dm_route_performance = PostgresOperator(...)
|
||
# dq_dm_route_performance = PostgresOperator(...)
|
||
# load_dm_passenger_loyalty = PostgresOperator(...)
|
||
# dq_dm_passenger_loyalty = PostgresOperator(...)
|
||
# load_dm_airport_traffic = PostgresOperator(...)
|
||
# dq_dm_airport_traffic = PostgresOperator(...)
|
||
# load_dm_monthly_overview = PostgresOperator(...)
|
||
# dq_dm_monthly_overview = PostgresOperator(...)
|
||
|
||
# finish-задача
|
||
finish_dm_summary = PythonOperator(
|
||
task_id="finish_dm_summary",
|
||
python_callable=_finish_summary,
|
||
)
|
||
|
||
# Зависимости: параллельные ветки load -> dq
|
||
# В будущем: start_dm >> [load_sales >> dq_sales, load_route >> dq_route, ...] >> finish
|
||
start_dm >> load_dm_sales_report >> dq_dm_sales_report >> finish_dm_summary
|