Files
airflow-greenplum/airflow/dags/bookings_to_gp_dm.py
T
ddadminandClaude Opus 4.6 af27314878 docs(main): онбординг студента — гид, маркетинг, адаптация docs и docstrings
- Зачем:
  - на main docs и DAG-docstrings утверждали «все реализовано», хотя 18 заглушек;
    студент застревал после шага 6 без явного «что дальше».
- Что:
  - README: маркетинг-баннер, шаг 6 (только эталонные таблицы), шаг 7 → задания.
  - docs/assignment/README: полный гид студента (эталон → ТЗ → заглушки → validate).
  - analyst_spec: DAG-интеграция — «таски уже подключены, менять DAG не нужно».
  - docs ODS/DDS/DM: пометки заглушек, адаптация секций проверки результата.
  - 4 DAG docstrings: эталон vs задания (заглушки).
- Проверка:
  - make test (4 passed, 14 skipped), make lint (clean).
  - grep «все 5 витрин|все реализован» — ложных утверждений без оговорок нет.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 10:49:40 +03:00

143 lines
4.9 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), route_performance — Full Rebuild (AO Column).
Эталон: sales_report. Остальные 4 витрины — задания (заглушки SELECT 1;).
"""
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(2017, 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",
)
# === Витрина: Эффективность маршрутов (Этап 2) ===
load_dm_route_performance = PostgresOperator(
task_id="load_dm_route_performance",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/route_performance_load.sql",
)
dq_dm_route_performance = PostgresOperator(
task_id="dq_dm_route_performance",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/route_performance_dq.sql",
)
# === Витрина: Лояльность пассажиров (Этап 3) ===
load_dm_passenger_loyalty = PostgresOperator(
task_id="load_dm_passenger_loyalty",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/passenger_loyalty_load.sql",
)
dq_dm_passenger_loyalty = PostgresOperator(
task_id="dq_dm_passenger_loyalty",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/passenger_loyalty_dq.sql",
)
# === Витрина: Пассажиропоток аэропортов (Этап 4) ===
load_dm_airport_traffic = PostgresOperator(
task_id="load_dm_airport_traffic",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/airport_traffic_load.sql",
)
dq_dm_airport_traffic = PostgresOperator(
task_id="dq_dm_airport_traffic",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/airport_traffic_dq.sql",
)
# === Витрина: Помесячная сводка (Этап 5) ===
load_dm_monthly_overview = PostgresOperator(
task_id="load_dm_monthly_overview",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/monthly_overview_load.sql",
)
dq_dm_monthly_overview = PostgresOperator(
task_id="dq_dm_monthly_overview",
postgres_conn_id=GREENPLUM_CONN_ID,
sql="dm/monthly_overview_dq.sql",
)
# finish-задача
finish_dm_summary = PythonOperator(
task_id="finish_dm_summary",
python_callable=_finish_summary,
)
# Зависимости: параллельные ветки load -> dq
start_dm >> [
load_dm_sales_report,
load_dm_route_performance,
load_dm_passenger_loyalty,
load_dm_airport_traffic,
load_dm_monthly_overview,
]
# Связываем dq с finish
load_dm_sales_report >> dq_dm_sales_report >> finish_dm_summary
load_dm_route_performance >> dq_dm_route_performance >> finish_dm_summary
load_dm_passenger_loyalty >> dq_dm_passenger_loyalty >> finish_dm_summary
load_dm_airport_traffic >> dq_dm_airport_traffic >> finish_dm_summary
load_dm_monthly_overview >> dq_dm_monthly_overview >> finish_dm_summary