Files
airflow-greenplum/airflow/dags/bookings_dm_ddl.py
T
ddadmin 7d18b3fe5c feat(dm): добавлена эталонная витрина dm.sales_report
- 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
2026-02-28 22:13:11 +03:00

52 lines
2.1 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
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 реализована только эталонная витрина sales_report.
Остальные витрины будут добавлены в последующих этапах.
"""
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(2024, 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",
)
# Заглушки для будущих витрин (будут реализованы в этапах 2-5)
# apply_dm_route_performance_ddl = PostgresOperator(...)
# apply_dm_passenger_loyalty_ddl = PostgresOperator(...)
# apply_dm_airport_traffic_ddl = PostgresOperator(...)
# apply_dm_monthly_overview_ddl = PostgresOperator(...)
# Линейная цепочка (пока только одна витрина)
# В будущем: sales_report >> route_performance >> passenger_loyalty
# >> airport_traffic >> monthly_overview
apply_dm_sales_report_ddl