airflow-greenplum/docs/agent-dag-testing.md

Тестирование DAG (гайд для AI-агентов)

Как программно проверить, что DAG работает корректно. Все проверки выполняются через CLI, docker compose exec и SQL-запросы. Браузер и Airflow UI не используются.

---

Предварительные условия

Перед тестированием DAG стек должен быть поднят и здоров.

# 1. Поднять стек (если не поднят)
make up

# 2. Дождаться healthy-статуса всех сервисов
docker compose ps          # greenplum и airflow-webserver должны быть (healthy)

# 3. Для DAG bookings_to_gp_stage — инициализировать данные
make bookings-init         # создать демо-БД bookings в контейнере bookings-db
make ddl-gp                # создать STG-слой и внешние PXF-таблицы в Greenplum

Если стек ранее сносился (make clean), шаги 1-3 обязательны.

---

Уровень 1. Локальные проверки (без Docker)

Быстрые проверки, не требующие поднятого стека:

make test          # pytest: unit-тесты helpers + smoke-тесты структуры DAG
make lint          # black + isort в режиме проверки

Smoke-тесты DAG (tests/test_dags_smoke.py) проверяют:

• DAG импортируется без ошибок;
• все ожидаемые task_id присутствуют;
• прямые рёбра графа совпадают с эталонными;
• задачи достижимы друг из друга (транзитивно).

Если Airflow не установлен в venv, smoke-тесты автоматически пропускаются (skip).

---

Уровень 2. Тестовый прогон DAG (без записи в мета-БД)

Команда airflow dags test выполняет DAG целиком в оффлайн-режиме (результат не сохраняется в Airflow, не создаётся dag_run):

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow dags test csv_to_greenplum 2024-01-01

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow dags test bookings_to_gp_stage 2024-01-01

Вывод идёт прямо в stdout — можно парсить на наличие ERROR / FAILED.

---

Уровень 3. Полноценный запуск DAG (с записью в мета-БД)

Запуск

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow dags trigger bookings_to_gp_stage

Команда возвращает run_id. Если нужно получить его программно:

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow dags list-runs -d bookings_to_gp_stage -o json

Ожидание завершения

DAG может работать 30-60 секунд. Опрашиваем статус задач:

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow tasks states-for-dag-run bookings_to_gp_stage <run_id> -o json

Повторять до тех пор, пока все задачи не перейдут в терминальный статус (success, failed, upstream_failed, skipped).

Проверка результатов

# Список задач и их статусы (текстовый формат)
docker compose exec airflow-webserver \
  airflow tasks states-for-dag-run bookings_to_gp_stage <run_id>

# Логи конкретной задачи (при отладке)
docker compose exec airflow-webserver \
  airflow tasks logs bookings_to_gp_stage load_airports_to_stg <run_id>

Критерий успеха: все 20 задач в статусе success.

---

Проверка параллельности

В DAG bookings_to_gp_stage задачи load_airports_to_stg и load_airplanes_to_stg должны запускаться параллельно (обе зависят только от check_tickets_dq).

Способ 1. По временным меткам (после реального запуска)

docker compose exec airflow-webserver \
  airflow tasks states-for-dag-run bookings_to_gp_stage <run_id> -o json

Сравнить start_date задач load_airports_to_stg и load_airplanes_to_stg. Критерий: разница < 1 секунды.

Способ 2. По структуре графа (без запуска DAG)

docker compose exec airflow-webserver python3 -c "
from airflow.models import DagBag

dag = DagBag('/opt/airflow/dags').get_dag('bookings_to_gp_stage')

airports = dag.get_task('load_airports_to_stg')
airplanes = dag.get_task('load_airplanes_to_stg')

# Параллельность: задачи не зависят друг от друга
a_up = {t.task_id for t in airports.upstream_list}
b_up = {t.task_id for t in airplanes.upstream_list}

print('airports upstream:', a_up)
print('airplanes upstream:', b_up)

# airports не должен быть в upstream airplanes и наоборот
assert 'load_airports_to_stg' not in b_up, 'airplanes зависит от airports!'
assert 'load_airplanes_to_stg' not in a_up, 'airports зависит от airplanes!'
print('OK: задачи независимы, могут идти параллельно')
"

Ожидаемые зависимости (эталон)

Задача	Ждёт (upstream)
load_airports_to_stg	check_tickets_dq
load_airplanes_to_stg	check_tickets_dq
load_routes_to_stg	check_airports_dq + check_airplanes_dq
load_seats_to_stg	check_airplanes_dq
finish_summary	check_boarding_passes_dq + check_seats_dq

---

Проверка данных в Greenplum

После успешного прогона DAG можно проверить наличие данных напрямую в БД:

# Количество строк в ключевых таблицах
docker compose exec greenplum bash -lc \
  "su - gpadmin -c \"/usr/local/greenplum-db/bin/psql -t -A -d gp_dwh -c 'SELECT COUNT(*) FROM stg.bookings;'\""

docker compose exec greenplum bash -lc \
  "su - gpadmin -c \"/usr/local/greenplum-db/bin/psql -t -A -d gp_dwh -c 'SELECT COUNT(*) FROM stg.tickets;'\""

docker compose exec greenplum bash -lc \
  "su - gpadmin -c \"/usr/local/greenplum-db/bin/psql -t -A -d gp_dwh -c 'SELECT COUNT(*) FROM stg.airports;'\""

Критерий: все таблицы непустые (COUNT > 0).

---

Проверка Airflow Connections

Перед запуском DAG полезно убедиться, что подключения настроены:

docker compose exec airflow-webserver airflow connections get greenplum_conn
docker compose exec airflow-webserver airflow connections get bookings_db

Обе команды должны вернуть параметры подключения без ошибок.

---

REST API (альтернатива CLI)

REST API удобнее CLI для агента в ряде случаев: не нужен docker exec, возвращает чистый JSON, проще поллить статус в цикле.

База: http://localhost:8080/api/v2 (порт из AIRFLOW_WEB_PORT, default: 8080) Аутентификация: HTTP Basic Auth — AIRFLOW_USER/AIRFLOW_PASSWORD из .env (default: admin/admin)

Список DAG

curl -s -u admin:admin http://localhost:8080/api/v2/dags | jq '.dags[].dag_id'

Запуск DAG

curl -s -u admin:admin \
  -X POST http://localhost:8080/api/v2/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}' | jq '{dag_run_id, state}'

Вернёт dag_run_id — он нужен для всех последующих запросов.

Статус запуска DAG

curl -s -u admin:admin \
  http://localhost:8080/api/v2/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns/<dag_run_id> \
  | jq '{state, start_date, end_date}'

Значения state: queued → running → success / failed.

Статусы всех задач запуска

curl -s -u admin:admin \
  "http://localhost:8080/api/v2/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns/<dag_run_id>/taskInstances" \
  | jq '.task_instances[] | {task_id, state, start_date}'

Детали конкретной задачи

curl -s -u admin:admin \
  "http://localhost:8080/api/v2/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns/<dag_run_id>/taskInstances/load_airports_to_stg" \
  | jq '{task_id, state, start_date, end_date, duration}'

Последний dag_run_id без явного сохранения

curl -s -u admin:admin \
  "http://localhost:8080/api/v2/dags/bookings_to_gp_stage/dagRuns?order_by=-start_date&limit=1" \
  | jq -r '.dag_runs[0].dag_run_id'

Когда использовать REST API вместо CLI

Ситуация	Предпочтительный способ
Нужен чистый JSON для парсинга	REST API
Агент работает вне Docker-хоста	REST API
Поллинг статуса в цикле	REST API (проще, чем exec)
Быстрая отладка или разовая проверка	CLI (airflow dags test)
Тестовый прогон без записи в мета-БД	CLI (airflow dags test)

---

Полный E2E-тест (автоматизированный)

Скрипт scripts/e2e_smoke.sh выполняет полный цикл:

1. make clean — полный reset стека;
2. make up — поднимает сервисы;
3. ждёт airflow-webserver и airflow-scheduler;
4. make bookings-init — инициализирует демо-БД;
5. make ddl-gp — применяет DDL;
6. make test — локальные тесты;
7. airflow dags test csv_to_greenplum 2024-01-01 — тест CSV-пайплайна;
8. проверяет public.orders непустую;
9. airflow dags test bookings_to_gp_stage 2024-01-01 — тест bookings-пайплайна;
10. проверяет stg.bookings непустую.

Запуск:

./scripts/e2e_smoke.sh

---

Список DAG и ожидаемые задачи

csv_to_greenplum (4 задачи)

create_orders_table → generate_csv → preview_csv → load_csv_to_greenplum

csv_to_greenplum_dq (5 задач)

check_orders_table_exists → check_orders_schema → check_orders_has_rows → check_order_duplicates → data_quality_summary

bookings_to_gp_stage (20 задач)

generate_bookings_day → load_bookings → check_bookings_dq
    → load_tickets → check_tickets_dq
        ├─ load_airports → check_airports_dq ─┐
        │                                      ├─ load_routes → check_routes_dq
        ├─ load_airplanes → check_airplanes_dq ┤       → load_flights → check_flights_dq
        │                                      │           → load_segments → check_segments_dq
        │                                      │               → load_boarding_passes → check_bp_dq ─┐
        │                                      └─ load_seats → check_seats_dq ──────────────────────┤
        │                                                                                            ▼
        └──────────────────────────────────────────────────────────────── finish_summary

---

Ключевые команды (шпаргалка)

Действие	Команда
Список DAG	docker compose exec airflow-webserver airflow dags list
Список задач DAG	docker compose exec airflow-webserver airflow tasks list <dag_id>
Тестовый прогон	docker compose exec airflow-webserver airflow dags test <dag_id> 2024-01-01
Запуск DAG	docker compose exec airflow-webserver airflow dags trigger <dag_id>
Список запусков	docker compose exec airflow-webserver airflow dags list-runs -d <dag_id> -o json
Статусы задач	docker compose exec airflow-webserver airflow tasks states-for-dag-run <dag_id> <run_id>
Логи задачи	docker compose exec airflow-webserver airflow tasks logs <dag_id> <task_id> <run_id>
Проверка подключений	docker compose exec airflow-webserver airflow connections get <conn_id>
Запрос в Greenplum	docker compose exec greenplum bash -lc "su - gpadmin -c '/usr/local/greenplum-db/bin/psql -t -A -d gp_dwh -c \"<SQL>\"'"
Здоровье стека	docker compose ps

---

Типичные проблемы

Симптом	Вероятная причина	Что делать
DAG не найден в dags list	Синтаксическая ошибка в файле	Посмотреть docker compose logs airflow-scheduler
upstream_failed у задачи	Упала задача выше по графу	Найти первую failed-задачу и смотреть её логи
DQ-проверка падает	Нет данных в source или нарушена целостность	Проверить данные в bookings-db и stg.*
Connection ... not found	Не задана переменная AIRFLOW_CONN_*	Проверить .env и docker-compose.yml
Greenplum unhealthy	PXF не стартовал (долгая инициализация)	Подождать 2-3 минуты, проверить docker compose ps
relation ... does not exist	Не применён DDL	Выполнить make ddl-gp
Пустые таблицы stg	Не выполнен make bookings-init	Выполнить make bookings-init, затем перезапустить DAG