refactor(manual): упрощение архитектуры учебного пайплайна и документации

- Зачем:
  - сделать примеры более доступными для начинающих, убрав лишнюю архитектурную сложность (хелперы, внешние SQL файлы).
  - сфокусировать обучение на самом Airflow, а не на структуре Python-проекта.
- Что:
  - консолидирована логика: DDL и вспомогательные функции перенесены из helpers/ и sql/ напрямую в csv_to_postgres.py и csv_to_postgres_dq.py.
  - удалена избыточная инфраструктура: папки sql/, tests/, helpers/ и файл requirements.txt больше не содержат специфичных для этого пайплайна файлов.
  - упрощена работа с БД: использование PostgresHook напрямую в задачах вместо кастомных оберток.
  - исправлен порт PostgreSQL для метаданных Airflow (5433 → 5434) в README.md и educational-setup-plan.md.
  - изменен путь генерации CSV на /opt/airflow/data/output в csv_to_postgres.py.
  - добавлен шаблон data/*.csv в .gitignore.
  - обновлен комментарий в sql_basic_dag.py о создании соединения.
  - исправлено описание практического задания в educational-tasks.md.
  - добавлены переводы строк в конце файлов csv_to_postgres.py и educational-setup-plan.md.
- Проверка:
  - запуск DAG-ов csv_to_postgres и csv_to_postgres_dq в Airflow UI.
This commit is contained in:
2026-03-08 21:38:59 +03:00
parent 24ee9f65f0
commit af6b0a9fae
15 changed files with 144 additions and 572 deletions
+2 -2
View File
@@ -148,7 +148,7 @@
**Время выполнения:** 20-25 минут
**Задача:**
- Перепишите задачу `create_orders_table`. Сейчас она использует `PythonOperator` и прямое подключение через `psycopg2`.
- Перепишите задачу `create_orders_table`. Сейчас она использует `PythonOperator` и `PostgresHook` внутри Python-функции.
- Замените её на использование стандартного `PostgresOperator`, используя заранее созданный Connection.
- Убедитесь, что пайплайн продолжает работать корректно.
@@ -165,7 +165,7 @@
**Время выполнения:** 20-25 минут
**Задача:**
- Добавьте новую функцию проверки в `helpers/postgres.py`, которая будет убеждаться, что все значения в колонке `amount` строго больше нуля.
- Добавьте новую функцию проверки прямо в `csv_to_postgres_dq.py`, которая будет убеждаться, что все значения в колонке `amount` строго больше нуля.
- Добавьте вызов этой функции как новую задачу в DAG `csv_to_postgres_dq`.
- Встройте новую задачу в общую цепочку выполнения (например, перед `dq_summary`).