Files
airflow-manual/airflow-docker/docker-compose.yml
ddadmin af6b0a9fae 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.
2026-03-08 21:38:59 +03:00

121 lines
3.5 KiB
YAML

x-airflow-env: &airflow-default-env
AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres-metadata:5432/airflow
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: LocalExecutor
AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: replace-me-with-random-string
POSTGRES_TRAINING_HOST: postgres-training
POSTGRES_TRAINING_PORT: "5432"
POSTGRES_TRAINING_DB: training
POSTGRES_TRAINING_USER: student
POSTGRES_TRAINING_PASSWORD: student
AIRFLOW_CONN_POSTGRES_TRAINING: postgresql://student:student@postgres-training:5432/training
services:
# PostgreSQL for Airflow metadata
postgres-metadata:
image: postgres:16
environment:
POSTGRES_USER: airflow
POSTGRES_PASSWORD: airflow
POSTGRES_DB: airflow
ports:
- "5434:5432"
volumes:
- pgmeta:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U airflow -d airflow"]
interval: 5s
timeout: 5s
retries: 20
# PostgreSQL for training exercises
postgres-training:
image: postgres:16
environment:
POSTGRES_USER: student
POSTGRES_PASSWORD: student
POSTGRES_DB: training
ports:
- "5432:5432"
volumes:
- pg_data:/var/lib/postgresql/data
- ./init-postgres.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-postgres.sql
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U student -d training"]
interval: 5s
timeout: 5s
retries: 20
# Airflow webserver
airflow-webserver:
build: .
image: airflow-optimized:2.9.2
environment:
<<: *airflow-default-env
command: >
bash -c "
airflow webserver
"
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- ./dags:/opt/airflow/dags
- ./data:/opt/airflow/data
depends_on:
airflow-init:
condition: service_completed_successfully
postgres-metadata:
condition: service_healthy
postgres-training:
condition: service_healthy
# Airflow scheduler
airflow-scheduler:
build: .
# image: airflow-optimized:2.9.2
environment:
<<: *airflow-default-env
command: >
bash -c "
airflow scheduler
"
volumes:
- ./dags:/opt/airflow/dags
- ./data:/opt/airflow/data
depends_on:
airflow-init:
condition: service_completed_successfully
postgres-metadata:
condition: service_healthy
postgres-training:
condition: service_healthy
# Airflow init to create admin user
airflow-init:
build: .
user: "0:0"
# image: airflow-optimized:2.9.2
environment:
<<: *airflow-default-env
volumes:
- ./dags:/opt/airflow/dags
- ./data:/opt/airflow/data
command: >
bash -ceuo pipefail "
mkdir -p /opt/airflow/data &&
chmod -R 777 /opt/airflow/data || true &&
chown -R airflow:0 /opt/airflow/data || true &&
umask 000 &&
su -s /bin/bash airflow -c 'airflow db migrate' &&
su -s /bin/bash airflow -c 'airflow users create --username admin --password admin --firstname Admin --lastname User --role Admin --email admin@example.org' &&
su -s /bin/bash airflow -c 'airflow connections delete postgres_training || true' &&
su -s /bin/bash airflow -c \"airflow connections add 'postgres_training' --conn-uri \\\"$${AIRFLOW_CONN_POSTGRES_TRAINING}\\\" --conn-description 'Training exercises database'\"
"
depends_on:
postgres-metadata:
condition: service_healthy
volumes:
pgmeta:
pg_data: