# Боевой реализм стенда (v2): широкое событие, заказы, кластер, анонимность

Статус: Accepted (2026-07-30). Три помеченных отступления подтверждены
владельцем на приёмке: порядок страховочных срезов (раздел 9), `Sign` как
колонка без механики (раздел 1.1), `VisitID` как эталон самопроверки (1.2).
Дата: 2026-07-30. Тикет: #17 (сборка карты #10).
Источник истины переехал в v2:
https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/src/branch/main/docs/specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md
Источники: резолюции #18 (модель данных), #15 (`purchase` и заказы),
#14 (кластер), #13 (цена кластера), #16 (анонимность и склейка); исследование
[формата кликстрима Яндекса](../research/2026-07-26-yandex-clickstream-format.md);
[docs/generator-realism.md](../generator-realism.md).

## Зачем

Менти должен узнавать в стенде тот кликстрим и тот дата-контур, с которыми
столкнётся на работе. Сейчас стенд упрощён в четырёх местах: событие разрезано
на четыре топика, есть только просмотры страниц (нет денег), весь трафик
идентифицирован по email, ClickHouse — одна нода. Карта #10 приняла четыре
решения, которые эти упрощения снимают. Эта спека собирает их в одну целевую
картину и оценивает объём исполнения.

Исполнение — **новый репозиторий**, не переработка этого (решение карты #10
от 2026-07-23): v1 замораживается как стабильный стенд для менти, v2 стартует
пустым с осознанным первым коммитом — переносим только нужное, генератор
переписывается, переиспользуются идеи. Рабочее имя — `clickstream-data-platform`
(финальное закрепление — при решении тикета о нише). Карта и открытые тикеты
переедут туда после создания. Предусловие — задача «Редизайн пути менти»
(#9) — выполнено, задача закрыта.

## Целевая картина одним взглядом

- **Одно широкое событие** по образцу Яндекс Метрики: плоское ядро,
  параллельные массивы, сырое поле `ecommerce`. Таксономия `EventType`:
  `pageview`, `add_to_cart`, `purchase`. Четыре топика уходят.
- **Второй источник — заказы бэкенда**: та же Kafka, но ежедневный полный
  слепок окна изменяемости, со статусами и JSON-позициями. Одна труба,
  два режима.
- **Каталог товаров** — словарь ClickHouse из CSV в репозитории.
- **Сверка** клиентского `purchase` против заказа: четыре конструируемых
  расхождения плюс опоздание. Деньги в витринах — только по бэкенду.
- **Кликстрим анонимный**: у события только `ClientID` (кука). Склейка
  идентичностей — через мост `purchase`↔заказ; часть покупателей — с двух кук.
- **Кластер единственным режимом**: 2 шарда × 1 реплика + clickhouse-keeper,
  `make up` поднимает сразу кластер. Superset — на ноду 2.

## 1. Широкое событие кликстрима

Форма — хит Метрики из облачной выгрузки: одно событие = одна строка,
многозначное — в параллельных массивах одной длины, плюс одно сырое
JSON-поле `ecommerce`. Сессий в потоке нет — их менти собирает сам в DDS.

### 1.1 Решения по именам и типам

- **Имена колонок — как в облачной выгрузке Метрики** (`ClientID`,
  `UTCEventTime`, `purchaseID`…). Сырой слой хранит имена источника; свои
  snake_case-имена появляются в DDS/DM. Это учебный пункт: у каждого
  источника — свой стиль, нормализует его склад, а не трекер.
- **Идентификаторы — числовые UInt64** (`WatchID`, `VisitID`, `ClientID`),
  UUID уходят. Исследование советовало UUID не трогать, но тот совет исходил
  из цены переделки текущего генератора; v2 пишет генератор заново, цена
  нулевая, а числовые id — самая узнаваемая черта формата Метрики. Генератор
  держит значения id ниже 2^53: выше этой границы double-числа в JSON (jq,
  консоль браузера) искажают id при округлении. Настоящая Метрика так не
  делает — её id длиннее.
- **Убираем наши выдумки**: `geo_latitude`, `geo_longitude` — координат в
  выгрузке Метрики нет (гео — регион и его числовой id). `browser_user_agent`
  тоже не берём, но это наш выбор, а не запрет источника: исследование
  запрещало только выдавать это поле за формат Яндекса, оставить разрешало.
  Разбор строки user agent — не урок этого стенда.
- **`Sign` берём как колонку формата, без механики** (решение владельца на
  приёмке спеки): генератор всегда пишет `Sign = 1`, исправлений записей не
  шлёт — движки и запросы не меняются. Сама механика версий
  (CollapsingMergeTree, пара `HitVersion`) — кандидат на потом, по #15.
  Честность: комментарий в DDL и абзац в документе о реализме («в бою здесь
  бывают −1/+1, считают через `sum(Sign)`»); в лекции — крючок про
  CollapsingMergeTree (частый вопрос на собеседованиях).
- **Не берём** `ClientEventTime` (в выгрузке Метрики нет клиентской метки;
  расхождение часов — тема тумана «грязь»), `Params` (второй сырой JSON не
  нужен: этот навык уже несут заказы), `LastSearchEngineRoot`, `IsPageView`,
  `NotBounce`, `HTTPError`, `pageViewID`, `CounterUserIDHash`, Openstat
  и соцдем-поля (см. «чего не воспроизводить» в исследовании).
- **Отступление по типу**: `DeviceCategory` берём как UInt8, у Метрики это
  String; коды те же (1–4).
- **Наша честная добавка** — `EventType`: у Метрики такого поля нет
  (там `isPageView` + `productEventType`), стенду таксономия нужна явно.

### 1.2 Состав полей (47 колонок)

Идентификаторы и время:

| Колонка | Тип | Комментарий |
|---|---|---|
| `WatchID` | UInt64 | id события (хита) |
| `VisitID` | UInt64 | id визита от генератора — эталон самопроверки лабы сессий («собери сам, потом сравни») |
| `ClientID` | UInt64 | анонимный id браузера (кука) — ключ шардирования |
| `CounterID` | UInt32 | константа стенда (один сайт) |
| `EventDate` | Date | дата события |
| `UTCEventTime` | DateTime | единственная метка времени, как у Метрики |
| `ClientTimeZone` | Int16 | смещение пояса клиента в минутах |
| `EventType` | LowCardinality(String) | `pageview` / `add_to_cart` / `purchase` |
| `Sign` | Int8 | всегда 1: колонка формата, механика исправлений не реализована (см. 1.1) |

Правила резки визитов в генераторе документируются и совпадают с лабной
логикой (30-минутный таймаут).

Страница и атрибуция: `URL`, `Referer`, `Title`, `UTMSource`, `UTMMedium`,
`UTMCampaign`, `UTMContent`, `UTMTerm`, `LastTrafficSource`, `HasGCLID`
(UInt8), `YCLID` (UInt64) — 11 колонок: все String, кроме `HasGCLID`
(UInt8) и `YCLID` (UInt64).

Браузер, устройство, гео: `Browser`, `BrowserMajorVersion` (UInt16),
`BrowserLanguage`, `OperatingSystem`, `OperatingSystemRoot`, `DeviceCategory`
(UInt8, коды 1–4 как у Метрики), `MobilePhoneModel`, `ScreenWidth`,
`ScreenHeight` (UInt16), `IPAddress`, `RegionCountry`, `RegionCity`,
`RegionCountryID`, `RegionCityID` (UInt32) — 14 колонок.

Массивы и параметры: `GoalsReached` Array(UInt32) (две цели: корзина и
покупка — цели в бою дублируют события, это нормально), `ParsedParamsKey1`
Array(String) (свои параметры сайта, один уровень, например вариант
A/B-теста; Key2..10 не берём).

Ecommerce (заполнены только у торговых событий):

| Колонка | Тип |
|---|---|
| `purchaseID` | Array(String) |
| `purchaseRevenue` | Array(Float64) |
| `purchaseCurrency` | Array(String) |
| `purchaseCoupon` | Array(String) |
| `productID`, `productName`, `productCategory` | Array(String) |
| `productPrice` | Array(Int64) |
| `productQuantity` | Array(UInt64) |
| `productEventType` | Array(String) |
| `ecommerce` | String — сырой JSON события, как отдаёт Метрика (кандидат будущей лабы: сырое против разобранного) |

`add_to_cart` несёт массивы `product*` с одним товаром; `purchase` — состав
заказа и блок `purchase*`. Выручка у клиента — во Float64, как у Метрики:
это не недосмотр, а часть урока о расхождениях (см. раздел 4).

### 1.3 Ключи и движки

- Партиции — **по дням** (`PARTITION BY EventDate`): дневная партиция —
  единица переобработки (решение #14). Отступление от Метрики (там месяц) —
  зафиксировать комментарием в DDL.
- `ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(ClientID), WatchID)` — ключ под
  запросы «по сайту за период по посетителю», хвост `WatchID` даёт
  дедупликацию в ReplacingMergeTree. Точную форму проверить при исполнении.
  `SAMPLE BY intHash32(ClientID)` — семплирование по тому же выражению;
  учебный вопрос к лабе: почему `SAMPLE 0.1` не портит uniq-метрики.
- В DDL комментарием зафиксировать вырождение ключа как учебный факт:
  `CounterID` — константа стенда (один сайт), `EventDate` — константа внутри
  дневной партиции; реальная сортировка идёт по посетителю и событию
  (`intHash32(ClientID)`, `WatchID`).
- Шардирование — **по `cityHash64(ClientID)`, не по сырому `ClientID`**:
  структурированный числовой id перекашивает остаток по модулю числа шардов,
  хеш — нет. Сессионизация, склейка идентичностей и uniq-метрики остаются
  локальными на шарде. У анонимов кука есть — перекоса в NULL нет.
- Предупреждение-урок из v1: колонка версии не должна попадать ни в
  партицию, ни в ключ сортировки ReplacingMergeTree — иначе версии одной
  строки никогда не окажутся рядом и не склеятся при мерже.

### 1.4 Схема как контракт

Одно машинное описание схемы события (python-модуль или YAML) — источник
истины: из него выводятся DDL и валидация генератора, а не наоборот. 47
колонок повторяются примерно в семи местах (генератор, DDL, SELECT матвью,
трансформации, витрины, манифест, доки) — без контракта они расходятся
молча. Заодно это учебный артефакт: менти видит на живом примере, что такое
«схема как контракт».

## 2. Заказы бэкенда

Второй источник и вторая версия правды о покупке. Транспорт — та же Kafka
(топик `orders`), но **пачками**: раз в модельный день бэкенд выгружает
**полный слепок заказов окна изменяемости K дней**.

- **K = 7 модельных дней, константа мира** (страховочный срез 3 из #15
  применён — см. раздел 9). За окном заказ неизменяем, возить его незачем;
  выручка дня D «дышит» K дней, потом замерзает. Боевой аналог окна есть и у
  трекеров: лог Метрики «доформировывается» ещё около трёх дней.
- Запись слепка — состояние заказа на момент выгрузки, «родной» экспорт
  бэкенда в snake_case:

| Поле | Тип | Комментарий |
|---|---|---|
| `order_id` | String | номер заказа; равен клиентскому `purchaseID` |
| `user_id` | UInt64 | пользователь магазина — мост к склейке |
| `status` | String | `created` → `paid` → `cancelled` |
| `created_at`, `updated_at` | DateTime | |
| `items_total`, `discount`, `delivery`, `total` | Decimal(18,2) | деньги бэкенда — в Decimal |
| `items` | String | позиции вложенным JSON: `[{sku, qty, price}]` |
| `snapshot_date` | Date | дата слепка (день выгрузки) |

- Приём идемпотентный, но дедуп расщеплён на два слоя:
  - `ods.order_snapshot` — партиция по `snapshot_date`, **без дедупа**,
    хранит «как приехало»; идемпотентность повторного прогона — заменой
    партиции дня слепка, а не ReplacingMergeTree.
  - Дедуп до последней версии — **argMax** в трансформации при сборке
    `dds.order`. `dds.order` — единственная дедуплицированная таблица:
    партиция по дню заказа (`toDate(created_at)`),
    ReplacingMergeTree(`updated_at`), `ORDER BY order_id` — заказ всегда
    лежит в одной партиции, дедуп работает.

  Пропущенный день ничего не ломает, следующий слепок самовосстанавливает.
- Разбор JSON-позиций — **один раз**, в трансформации ODS → DDS; дальше
  витрины работают с плоскими массивами `dds.order`: `item_sku`
  Array(String), `item_qty` Array(UInt64), `item_price` Array(Decimal(18,2))
  — одной длины, порядок как в JSON. Это единственный носитель навыка
  «вложенный JSON в ClickHouse» на стенде.
- Статусы держим все три: смена `created` → `paid` и есть причина «дыхания»
  выручки внутри окна; сужение до двух — резервный срез 1.

## 3. Каталог товаров

CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `category`,
`brand`, `price`) — **словарь ClickHouse** из файла. Тот же файл использует
генератор — расхождений нет по построению. Даёт `dictGet` в витринах и
разговор о политике обновления словаря. На кластере файл монтируется в обе
ноды, словарь создаётся ON CLUSTER.

## 4. Сверка `purchase` против заказов

Ключ: клиентский `purchaseID` = `order_id` бэкенда (магазин знает номер
заказа на `/confirmation`). У события `purchase` массив `purchaseID` несёт
ровно один элемент (одно подтверждение — один заказ), сверка соединяет по
`purchaseID[1]`; правило зафиксировать комментарием в SQL сверки.
Расхождения — перечислимый список,
детерминированный от seed, не хаос:

| | Расхождение | Механика в генераторе | Ориентир доли |
|---|---|---|---|
| A | Отмена | заказ дошёл до `cancelled`, `purchase` остался | ~5% заказов |
| B | Потерянное событие | заказ есть, `purchase` не доехал | ~3% |
| C | Дельта суммы | сверка приведена к сравнимой базе (`items_total`, не `total`); `amount_delta` — только необъяснённый остаток после этого: округления Float64, вероятность в генераторе | ~1–2% |
| D | Дубль события | повторный `purchase` от обновления `/confirmation`: новый `WatchID` с тем же `purchaseID` — бизнес-дубль, не технический; дедуп ReplacingMergeTree его не съедает и не должен | ~2% |

Классы пересекаются — приоритет: `cancelled` > `lost_event` >
`duplicate_event` > `amount_delta` > `match`.

Пятое — **опоздание** — бесплатно даёт формат доставки: часть заказов
впервые появляется в слепке D+1/D+2 («вчера не сходилось, сегодня сошлось»),
ориентир ~10%. Точные доли фиксируются при пересборке эталонного мира;
манифест хранит точные счётчики по каждому классу расхождений (отмены,
потери, дубли).

Не берём: сироту-фрод (`purchase` есть, а заказа не будет никогда) —
механически дублирует B.

Правило стенда: **поведение и атрибуцию считаем по трекеру, деньги — по
бэкенду**. Единственное разрешённое исключение — клиентская оценка выручки
под именем `declared_*` там, где атрибуция без трекера невозможна (UTM);
слово `declared` в имени — сигнал «это заявка клиента, не деньги
отчётности». Оно выучивается на конфликте: суммы не сойдутся, менти сам
раскопает почему (Float64 против Decimal, промокод, доставка, отмены).

## 5. Анонимность и склейка идентичностей

- Email из кликстрима исчезает полностью: у события только `ClientID`.
  Это честно к Logs API Метрики (UserID не выгружается). Отдельная «доля
  анонимов» не нужна: мы знаем ровно тех, кто купил, — это сам урок.
- **Карта соответствий кука↔пользователь** строится трансформацией из уже
  существующего моста: `purchase`-событие (`ClientID`, `purchaseID`) ↔ заказ
  (`order_id`, `user_id`). Ни новых полей, ни нового транспорта.
- Форма и место карты: таблица `dds.identity_map`
  (`client_id` UInt64, `user_id` UInt64, `first_matched_at` DateTime),
  ReplacingMergeTree, `ORDER BY (client_id, user_id)`, шардирование по
  `cityHash64(client_id)` — тем же выражением, что события (иначе ко-локации
  нет); ко-локация делает обогащение витрин локальным;
  заказы при сборке карты подтягиваются через GLOBAL JOIN.
- **N:1**: часть покупателей покупает с двух кук («телефон и ноутбук») —
  параметр мира; значение фиксирует эта спека: 15%, детерминировано
  от seed. Ядро лабы:
  `uniq(посетителей) > uniq(людей)`, менти выводит расхождение сам.
  Константа мира: каждый двухкуковый покупатель делает минимум по одному
  заказу с каждой куки — иначе вторая кука не попадает в карту соответствий
  (она строится только из покупок) и лаба не воспроизводится. Манифест
  хранит число именно таких пар.
- Витрины разводят имена честно: **«посетители»** (`uniq(ClientID)`) и
  **«известные пользователи»** (после склейки) — оба числа рядом в дашборде.

## 6. Кластер

Соседний `clickhouse-learning-cluster` остаётся разминкой при курсе: там
концепции, здесь жизнь — забыть ON CLUSTER, получить ошибку, починить.

Топология и режим — по резолюции #14:

- **2 шарда × 1 реплика + отдельный clickhouse-keeper**, единственный режим:
  `make up` поднимает сразу кластер, выключателя нет. Страховка от «слишком
  сложно» — отсутствие реплик и runbook, а не профиль без кластера.
- Движки локальных таблиц — `Replicated*` (макросы `{shard}`/`{replica}`,
  пути keeper, готовность к будущей реплике). Без HAProxy — балансировать
  нечего; в доках абзац «в бою здесь LB».
- Роли нод: нода 1 — инициатор DDL и подключение Airflow; **Superset — на
  ноду 2**. Это осознанная ловушка правильных ошибок: забытый ON CLUSTER или
  VIEW поверх локальной таблицы проявляются в дашборде сами.
- **Приём Kafka**: Kafka-таблицы и MV — на обеих нодах, одна consumer group,
  2 партиции на топик; MV пишут в Distributed-цели. Раскладку решает ключ:
  события — по `cityHash64(ClientID)` (см. 1.3), заказы —
  `cityHash64(order_id)`, сырьё STG —
  `cityHash64(сырой строки)`. Урок: «какая нода читала топик — меняется между
  прогонами, куда легли данные — нет».
- **Приём строгий**: `input_format_skip_unknown_fields = 0`, обязательные
  поля — без значений по умолчанию. Контракт присутствия: генератор выдаёт
  **все 47 полей в каждом событии**; «пусто» — пустой массив, пустая строка
  или 0, а не отсутствие ключа в JSON. Так строгий приём уживается с
  полями, пустыми по смыслу (ecommerce у `pageview`, UTM у прямого захода). Несовпадение имени поля — громкая
  ошибка в `*_errors`, а не молчаливые нули: имена CamelCase регистрозависимы,
  опечатка иначе не падает.
- **Политика соединений**: по ключу ко-локации — обычное соединение с
  комментарием, почему локальный результат корректен; по любому другому ключу
  — только явный GLOBAL; `NOT IN` — только `GLOBAL NOT IN`. Сверка
  `purchase`↔заказ —
  легитимная GLOBAL-витрина (заказы малы).
- **Конвейер без TRUNCATE**: поток — append-only в ReplacingMergeTree (дедуп
  через argMax); батчевая переобработка — по дневным партициям
  (`DROP/REPLACE PARTITION ON CLUSTER`); `TRUNCATE ... ON CLUSTER` остаётся
  только в `make reset`. `DROP/REPLACE PARTITION` работает только по
  **локальным** таблицам ON CLUSTER, не по Distributed; замена через
  DROP+INSERT неатомарна — дашборд в середине прогона честно моргает (это
  осознанная цена, не баг).
- **Поздние заказы поглощает только ODS** (`ods.order_snapshot` — новая
  партиция дня слепка, без переделки старого); материализованное ниже —
  нет. Каждый прогон ETL перестраивает партиции последних K+1 дней у
  заказозависимых объектов (`dds.order` и производные, `dm.dq_summary`).
  Сессии перестраиваются только за текущий день: правило мира — сессия
  режется по границе модельных суток, дневная партиция самодостаточна.
- Для ETL-вставок — `distributed_foreground_insert = 1` (раньше называлась
  `insert_distributed_sync`), иначе проверки видят неполные данные.
- Все контрольные суммы и dq-проверки считают через `argMax`/`GROUP BY`/
  `FINAL` — голый `count()` по ReplacingMergeTree зависит от того, сколько
  мержей уже прошло.
- **Проверки и контрольные суммы — только по Distributed-таблицам**:
  агрегаты от раскладки не зависят; раскладка по шардам нигде не фиксируется,
  пошардовые наблюдения — исследовательские, в лабах.

### Ресурсный бюджет (#10)

Расчёт на ноутбук менти с 16 ГБ памяти; у кого 8 ГБ — берёт VDS за свой счёт.
Полный стенд в покое ≈3,4 ГБ. Топология 2×1 добавляет ≈0,6–0,8 ГБ — влезает
свободно. Топология 2×2 добавила бы ≈1,7–1,9 ГБ и упёрлась бы в дефолтный
бюджет WSL2 (~8 ГБ) — это второй довод против реплик, рядом с главным
(репликационная эксплуатация — отдельный операционный домен). Координатор —
clickhouse-keeper, а не ZooKeeper, в том числе из-за этого бюджета.

## 7. Слои: карта таблиц v2

| Слой | Объект | Что это |
|---|---|---|
| Kafka | `hits`, `orders` | два топика, по 2 партиции |
| STG | `stg.kafka_hits`, `stg.hits_raw` + MV; то же для orders | сырые строки, Kafka Engine на обеих нодах |
| ODS | `ods.event` (+`_errors`) | типизированное широкое событие, ReplacingMergeTree |
| ODS | `ods.order_snapshot` (+`_errors`) | слепки заказов как приехали, партиция по `snapshot_date`, без дедупа |
| DDS | `dds.session` | сборка сессий из событий (наследник `dds.click`) |
| DDS | `dds.v_event` | представление над `ods.event`: snake_case-имена, расшифровка кодов `DeviceCategory`; витрины DM читают его, а не ODS напрямую |
| DDS | `dds.order` | единственная дедуплицированная таблица заказа: партиция по дню заказа (`toDate(created_at)`), ReplacingMergeTree(`updated_at`), `ORDER BY order_id`, дедуп до последней версии — argMax в трансформации при сборке |
| DDS | `dds.identity_map` | карта кука↔пользователь |
| DDS | словарь `products` | каталог из CSV |
| DM | витрины `dm.v_*`, `dm.dq_summary` | см. ниже |

Служебные колонки: `ods.event` и `ods.order_snapshot` получают метку приёма
`_ingested_at`; у `ods.event` та же колонка — колонка версии
ReplacingMergeTree. Таблицы `stg.*_raw` хранят виртуальные колонки Kafka
(`_topic`, `_partition`, `_offset`, `_timestamp`) — без них урок «какая нода
читала топик» ненаблюдаем. `stg.hits_raw` дополнительно хранит извлечённый
`event_date` — им кормится переобработка дня X (при исчерпании retention
Kafka переобработка возможна только из эталонного артефакта).

`dds.v_event` — первый на стенде пример правила «слой — это контракт, а не
обязательно копия данных».

Событие в DDS не дублируется: склейки четырёх источников больше нет, ODS уже
широкий и типизированный; DDS хранит бизнес-сущности (сессия, заказ,
идентичность). «Грязные» записи по-прежнему уходят в `*_errors`, не валят
пайплайн.

### Витрины DM

- **`v_revenue_daily`** (выручка, только от заказов): `report_date`,
  `product_category` (через `dictGet` каталога + ARRAY JOIN позиций),
  `orders`, `units`, `revenue`, `aov`. Считается по заказам в статусе
  `paid`; внутри окна K число дня «дышит».
- **`v_purchase_vs_orders`** (сверка): FULL OUTER GLOBAL JOIN по
  `purchaseID = order_id`; колонки: `order_day`, `order_id`,
  `declared_revenue` (клиент), `items_total` (бэкенд, сравнимая база — не
  `total`: промокод и доставка клиенту не видны), `status`, `mismatch_class`
  (`match` / `cancelled` / `lost_event` / `duplicate_event` / `amount_delta`,
  в порядке приоритета — классы пересекаются, побеждает более ранний).
  `match` — большинство строк; `amount_delta` — только необъяснённый остаток
  после приведения к сравнимой базе (округления Float64, ~1–2% заказов).
  Строка «`purchase` без заказа» внутри живого окна — опоздание, ждущее
  слепка, а не расхождение: она получает служебный класс `awaiting_order`
  (шестое значение `mismatch_class`, вне приоритетов расхождений). После
  закрытия окна K таких строк не остаётся — сироты исключены построением
  (раздел 4).
- **`v_utm_effectiveness`** — остаётся клиентской (атрибуция по трекеру);
  счётчики `purchases`/`add_to_carts` оживают из таксономии, добавляется
  `declared_revenue` по UTM.
- **`v_daily_traffic`** — расширяется парой «посетители» / «известные
  пользователи» (обогащение через `dds.identity_map`, локальное соединение
  по ключу ко-локации).
- `v_events_enriched`, `v_top_pages_daily`, `v_session_overview`,
  `v_dq_errors_daily` — переезжают на новую модель без смены роли: источник —
  `dds.v_event`, не `ods.event`.
- `dm.dq_summary` переводится с TRUNCATE+INSERT на партиционную замену
  (политика «без TRUNCATE»).

Дашборд Superset получает три новых сюжета: выручка по дням и категориям,
таблица сверки с классами расхождений, пара посетители/известные.

Ландшафт итогом: Kafka — единственная труба (кликстрим потоком, заказы
пачками), Postgres остаётся только служебной базой Airflow. Смешанность
ландшафта выражена режимами и частотами, а не второй трубой.

## 8. Эталонный мир и манифест

Пересборка артефакта `data/startup_history/` неизбежна и оплачена решением
#18 один раз — все изменения генератора съезжаются в одну пересборку.
Манифест расширяется контрольными числами:

- заказная сторона: заказы и выручка по дням; манифест хранит точные
  счётчики по каждому классу расхождений (отмены, потери, дубли, дельты сумм) —
  самопроверка лабы сверки;
- идентичность: uniq кук, uniq известных пользователей, число двухкуковых
  покупателей — лаба склейки получает самопроверку.

Артефакт вырастет (ecommerce-массивы, заказы) — размер проверить при
пересборке. Политика версионирования артефакта здесь не решается (туман
карты #10).

## 9. Оценка объёма исполнения

v2 стартует пустым, поэтому объём ниже — это новый код, а не правка на
месте; v1 служит источником идей и образцов (масштаб оценён по нему).

| Направление | Что строим | Объём |
|---|---|---|
| Генератор | с нуля: модель v1 не переносится (другая модель данных, плюс известные проблемы производительности v1); широкое событие, таксономия, анонимность, N:1, заказы слепками, расхождения A–D, каталог; масштаб — ~4–5 тыс. строк с тестами | L |
| Инфраструктура | compose: 2 ноды CH + keeper + остальной стенд; конфиги кластера, макросы; make/скрипты | M — ~10–12 файлов |
| SQL | 5 DDL-файлов (ON CLUSTER, Replicated*, Distributed) + трансформации событий, заказов, identity, сверки + словарь | L — ~12–15 файлов, главная сложность |
| Airflow | DAG'и по образцу v1: etl_pipeline (партиционная переобработка, ожидание дневного батча заказов — сенсор/Datasets), world_init/next_day, helpers | M — ~5–6 файлов |
| Superset | датасеты + дашборд с тремя новыми сюжетами | M — 2 файла |
| Эталонный мир | сборка артефакта v2, манифест-счётчики, чек-скрипты | M–L |
| Мониторинг | Prometheus/Grafana: цели двух нод и keeper | S — 2–4 конфига |
| Документация | доки v2 пишутся заново (см. раздел 12) | M, в тех же PR |

Итого ~80–110 файлов нового репозитория (посчитаны конфиги по нодам,
документация, экспорт Superset — дерево YAML, CI и артефакты данных);
тяжёлое — генератор и SQL. Это крупный релиз, но он режется на этапы с
работающим стендом после каждого. Согласуется с оценкой исследования #13
(~15–20 файлов только на кластерную часть).

### Решение по страховочным срезам (#15)

- **Срез 3 применён**: окно K — константа мира (7 дней), не параметр.
- **Срез 2 применён как порядок, не как отказ**: расхождения A+C входят в
  этап сверки, B+D — отдельным следующим этапом.
- **Срез 1 в резерве**: статусы держим все три (`created`/`paid`/
  `cancelled`) — на статусе `paid` стоит «дыхание» выручки; сужение до пары
  `created`/`cancelled` — запасной ход, если генератор заказов окажется дороже
  ожиданий. Связка: если срез 1 сработает, определение выручки в
  `v_revenue_daily` придётся сменить с «заказы в статусе `paid`» на «все
  неотменённые заказы».
- **Отступление от порядка #15**: резолюция предписывала резать в порядке
  1 → 2 → 3, спека применяет 3 и 2, а 1 держит в резерве. Довод: срезы 3 и 2
  ничего не отнимают у уроков (окно и так одно, расхождения и так вводятся
  этапами), а срез 1 убирает статус `paid` — вместе с ним ушло бы «дыхание»
  выручки.

### Этапы для /to-tickets (черновик)

0. Рождение v2: создать репозиторий (рабочее имя
   `clickstream-data-platform`), осознанный первый коммит (скелет доков,
   AGENTS.md, лицензия), переезд карты #10 и открытых тикетов.
1. Каркас стенда: кластерный compose (2×CH + keeper + Kafka, Airflow,
   Superset, мониторинг), конфиги, `make up`, smoke-проверка ON CLUSTER.
2. DDL и генератор (слиты в один этап — DDL проверяется только настоящими
   данными): базы и таблицы событий ON CLUSTER, приём `hits` обеими нодами;
   широкое событие, таксономия, анонимность, N:1 (клиентская сторона
   целиком). В конце этапа фиксируется маленький «зерновой» мир для
   стабильных приёмок следующих этапов (полная пересборка эталонного мира —
   отдельный этап 7).
3. Заказы и каталог: генератор слепков, STG/ODS/DDS заказа, словарь.
4. Трансформации и витрины: сессии, identity_map, выручка, сверка A+C.
5. Airflow: `etl_pipeline` (партиционная переобработка, ожидание дневного
   батча заказов — сенсор/Datasets).
6. Расхождения B+D и опоздания; счётчики манифеста.
7. Эталонный мир: пересборка артефакта, чек-скрипты.
8. Superset-дашборд v2.
9. Мониторинг и runbook «keeper упал / DDL повис в очереди».

Критерий приёмки этапа — честный: `make up` работает и проходят
smoke-проверки, а не «дашборд зелёный». Это минимальная планка; свои
наблюдаемые критерии каждый этап получает при разбиении в /to-tickets. Документация правится в PR этапа
(правило AGENTS.md).

## 10. Границы: чего не делаем

- «Грязь» в данных: боты, дубли на транспорте, опоздавшие мобильные батчи,
  расхождение часов клиент/коллектор — туман карты, вернётся своим тикетом.
- Политика версионирования эталонного артефакта — туман карты.
- Лабы и курс: v2 — другой стенд, лабы для него пишутся с нуля отдельной
  работой после этой спеки; редизайн лаб v1 (#7) остаётся в v1 и сюда не
  переносится. Спека даёт будущим лабам только опорные точки — контрольные
  числа манифеста (сверка, идентичность). Явное следствие: после этапа 9
  стенд работает, но учебного пути на нём ещё нет.
- Инкрементальный ETL (#8) — свой issue.
- Реплики (2×2), HAProxy, репликационная эксплуатация — в лекцию, не в стенд.
- Полный словарь торговых событий Метрики (detail, remove, impressions),
  пять уровней категорий, блоки `purchasedProduct*`/`impressions*`.
- Механика `Sign`/CollapsingMergeTree — кандидат на потом (дом — поток
  визитов Метрики Про); сама колонка `Sign` уже в схеме, статикой (см. 1.1).
- Событийный лог заказов, CDC/Debezium, HTTP-сервис заказов, шапка+строки,
  отдельный поток возвратов — отклонены в #15/#18.
- Файловые дропы как источник — зона следующего стенда (Lakehouse), у нас
  остаются теорией; каталог отдельным топиком Kafka — в бою так не делают
  (оба отклонения — из #18).
- Вероятностная склейка, identity graph, кука 1:N («семейный планшет») —
  тема лекции, не лабы.
- Эмуляция `setUserID` и сюжет «логин посреди сессии» через свои параметры —
  отклонены в #16: нечестно к формату выгрузки Метрики.

## 11. Проверить при исполнении

- Поведение соединения двух Distributed-таблиц и `distributed_product_mode` —
  эмпирически на стенде (хвост #14).
- Kafka Engine на двух нодах в одной consumer group: ребаланс партиций между
  прогонами, отсутствие дублей при штатной работе.
- Точная форма `ORDER BY` ODS-таблиц (выражение `intHash32` в ключе
  ReplacingMergeTree).
- Размер артефакта эталонного мира после пересборки.
- Спорные API (Airflow Datasets/сенсоры, ClickHouse DDL) — перед кодом
  сверять через MCP Context7 (правило AGENTS.md).
- Генератор: рабочее решение — Python с производительной архитектурой
  (батчевая генерация вместо посточной, быстрая JSON-сериализация,
  распараллеливание по модельным дням). Читаемость генератора для менти —
  не довод при выборе языка: он в любом случае сложнее уровня DE-джуна.
  До этапа 3 зафиксировать требования производительности (пересборка
  эталонного мира, живой поток ×60); переход на компилируемый язык
  (Rust/Go) — только если замеры покажут, что Python приемлемой скорости
  не даёт.

## 12. Влияние на документацию

Состав и структура доков v2 проектируются заново: набор документов v1
сложился исторически и не копируется. Какие документы нужны v2 — решение
этапа 0. Обязательный минимум по содержанию (не по списку файлов):
быстрый старт, архитектура слоёв, операционка с runbook keeper/DDL,
словарь терминов (широкое событие, слепок, окно изменяемости,
посетители/известные пользователи, ко-локация).

Документ о реализме (`generator-realism.md`) переезжает в v2 и получает
крупное обновление: Kafka — учебная замена батчевого Logs API («настоящий
Logs API — это скачанный TSV»); trade-off «инкремент экономнее, слепок
надёжнее» + сноска про compacted topic; identity stitching перестаёт быть
чистой теорией; «прямое чтение прод-базы — анти-приём, в бою — реплика или
выгрузка»; колонка `Sign` без механики — честное ограничение стенда
(в бою −1/+1 и `sum(Sign)`); полный словарь торговых событий — теория.

В v1 при заморозке — указатель на v2 в README (форму решить при рождении
v2, этап 0).

### Опорные точки для будущих лекций и лаб

Лабы и курс — вне скоупа спеки (см. раздел 10). Список нужен только затем,
чтобы хвосты резолюций не потерялись:

- анти-паттерны ключа шардирования (`rand()`, `toDate`) — как отрицательные
  примеры;
- «как выбирают топологии в бою»: часто 1 шард × N реплик, шардирование — про
  рост;
- сцена «разные consumer groups → дубли»;
- словарь регионов из CSV той же машинерией, что каталог товаров (оживляет
  `RegionCityID`);
- лаба сессий: менти сначала собирает сессии сам, и только после — рассказ,
  что с октября 2025 Метрика отдаёт `VisitID` прямо в хитах; частично
  синтетическая постановка — осознанный приём;
- лекция «`Sign` и CollapsingMergeTree»: почему на стенде `sum(Sign)` =
  `count()`, а в бою — нет; частый вопрос на собеседованиях;
- лекция про идентичность «как в бою»: `setUserID` и first-party id,
  детерминированная против вероятностной склейки, identity graph,
  кросс-девайс, CDP — с рамкой «мы склеили через транзакции, потому что трекер
  user id не отдаёт».
