Files
airflow-manual/airflow-docker/dags/ddl_postgres_base.py
T
ddadmin 8028711f0c refactor(dags): миграция CSV-пайплайна с Greenplum на PostgreSQL
- Зачем:
  - адаптация пайплайна для работы с чистым PostgreSQL вместо Greenplum
  - обеспечение совместимости с учебным стендом на базе Docker Compose
- Что:
  - переименованы файлы (greenplum -> postgres)
  - обновлены DAG-файлы: замена get_gp_conn на get_postgres_conn, адаптация DDL под PostgreSQL
  - обновлён helpers/postgres.py: замена функций и переменных окружения
  - добавлен pytest в requirements.txt для запуска тестов
  - создан tests/conftest.py с функцией patch_postgres_hook
  - обновлён tests/test_postgres_helpers.py: исправлены импорты
  - добавлено монтирование папки tests в docker-compose.yml
  - адаптирован sql/base/orders_ddl.sql под PostgreSQL
- Проверка:
  - docker-compose exec airflow-webserver pytest /opt/airflow/tests/test_postgres_helpers.py
2026-03-08 19:51:15 +03:00

32 lines
1.0 KiB
Python

from __future__ import annotations
"""
Учебный DAG: применяет DDL для базовой таблицы orders в Postgres.
Запускается вручную перед CSV‑пайплайном или после изменения схемы.
"""
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
from airflow import DAG
POSTGRES_CONN_ID = "postgres_training"
default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}
with DAG(
dag_id="orders_base_ddl",
start_date=datetime(2017, 1, 1),
schedule=None,
catchup=False,
template_searchpath="/opt/airflow/sql",
default_args=default_args,
tags=["demo", "postgres", "ddl", "orders"],
description="Создаёт/обновляет базовую таблицу orders в схеме public",
) as dag:
apply_orders_ddl = PostgresOperator(
task_id="apply_orders_ddl",
postgres_conn_id=POSTGRES_CONN_ID,
sql="base/orders_ddl.sql",
)