# План реализации: загрузка демо‑данных в Kafka (из `data/*.jsonl`)

Цель: реализовать воспроизводимую загрузку демо‑данных в Kafka из файлов `*.jsonl` так, чтобы дальше их мог забрать ClickHouse (или любой другой потребитель) в режиме “1 Kafka message = 1 event (JSON)”.

Документ описывает **что именно я буду делать** в репозитории, какие решения принимаются и как это будет проверяться.

---

## 1) Цели и ограничения

### Цели

- Поддержать команду `make data`, которая:
  - (по умолчанию) **пересоздаёт** топики с теми же именами (сброс данных для повторяемых прогонов);
  - загружает данные из `data/*.jsonl` в Kafka.
- Сделать загрузку **устойчивой к “грязным” данным**: скрипт не парсит JSON, он публикует строки как есть.
- Дать два режима:
  - **debug‑срез** (для отладки) — первые `N` строк каждого файла;
  - **full** — весь файл целиком.
- Не завязывать загрузку на ClickHouse/DDL: если пользователь не делал `make ddl`, `make data` всё равно должен работать.

### Ограничения (из правил репо)

- Не грузить `*.jsonl` целиком “по умолчанию”. Полная заливка — отдельный осознанный режим.

---

## 2) Контракт данных (что кладём в Kafka)

- Сообщение Kafka:
  - `value` = **ровно одна строка** из `.jsonl` (один JSON‑объект).
  - Никаких “обёрток” (массивов), никаких доп.полей от скрипта.
- Кодировка: UTF‑8 (как в исходных файлах).
- Разбиение на топики (фиксированное):
  - `data/browser_events.jsonl` → `browser_events`
  - `data/location_events.jsonl` → `location_events`
  - `data/device_events.jsonl` → `device_events`
  - `data/geo_events.jsonl` → `geo_events`

Почему так: это напрямую соответствует описанию в `plans/clickhouse_ddl.md` и позволяет ClickHouse читать поток “raw String”.

---

## 3) Kafka‑доступ и утилиты (как будем публиковать)

Решение: **Kafka CLI запускаем внутри Kafka‑контейнера**, а управляем процессом с хоста bash‑скриптом.

Почему:

- не нужно ставить `kcat`/Java на хост;
- меньше “локальных зависимостей”;
- bootstrap внутри сети compose стабильный: `kafka:29092`.

Технически:

- Внутри контейнера используем:
  - `kafka-topics.sh` — создание/удаление топиков;
  - `kafka-console-producer.sh` — публикация сообщений.
- Хостовый скрипт будет делать `docker compose exec -T kafka ...` и подавать файл/`head` в stdin producer’а.

---

## 4) UX/интерфейс (как пользователь запускает)

### Команды

- `make up` — поднимает стек.
- `make data` — загружает данные в Kafka (должна работать при поднятой Kafka, без ClickHouse).

### Параметры (через env)

Будут поддержаны:

- `RESET_TOPICS=1|0` — пересоздавать ли топики перед загрузкой (по умолчанию `1`).
- `LIMIT=<int>` — сколько строк брать из каждого файла. Если не указан — загружаются все записи.
- `BOOTSTRAP_SERVER=<host:port>` — bootstrap изнутри Kafka‑контейнера (по умолчанию `kafka:29092`).

Это обеспечивает:

- полная загрузка по умолчанию: `make data` (все записи);
- быстрый debug: `LIMIT=50 make data`.

---

## 5) Детальный план работ (что я изменю/добавлю)

### 5.1 Добавить/доработать скрипт загрузки

Файл: `scripts/load_kafka_data.sh`

Что сделаю:

1) В начале скрипта зафиксирую defaults:
   - `KAFKA_SERVICE=kafka`
   - `BOOTSTRAP_SERVER=kafka:29092`
   - `RESET_TOPICS=1`, `LIMIT=` (пустое — все записи)
2) Добавлю проверку наличия исходных файлов `data/*_events.jsonl` и понятные ошибки.
3) Реализую обнаружение Kafka CLI внутри контейнера (через `command -v`), чтобы не завязываться на конкретный путь.
4) Реализую “reset” топиков:
   - удалить (`--delete --if-exists`) 4 фиксированных топика;
   - создать (`--create --if-not-exists`) эти же топики с `partitions=1`, `replication-factor=1`.
5) Реализую загрузку:
   - если `LIMIT` не задан → `cat file | producer` (весь файл);
   - иначе → `head -n LIMIT file | producer`;
   - один топик на файл по маппингу.
6) Добавлю минимальные, но полезные сообщения в stdout (что грузим, сколько строк, в какой топик) без лишнего шума.

### 5.2 Подключить в `make data`

Файл: `Makefile`

Что сделаю:

- Добавлю (или оставлю) таргет `data`, который вызывает `bash ./scripts/load_kafka_data.sh`.

### 5.3 Документация “для пользователя”

Файлы:

- `plans/runbook.md` — оставить короткую инструкцию “как запустить”.
- `plans/kafka_ingest_plan.md` (этот файл) — план реализации/поддержки.

Что сделаю:

- В runbook’е зафиксирую:
  - что `make data` не зависит от `make ddl`;
  - какие env‑параметры есть и как включить `FULL=1`.

---

## 6) Краевые случаи и как их обработаем

- **Docker daemon недоступен** (permission denied к `/var/run/docker.sock`):
  - скрипты не чинят это автоматически, но выводят понятную ошибку; в runbook указать, что нужно настроить доступ.
- **Топики не удаляются** (настройки брокера):
  - скрипт сообщит об ошибке; workaround для демо: `RESET_TOPICS=0` и “дозаливка”, либо ручная очистка.
- **Повторная загрузка без reset**:
  - это осознанно добавит сообщения (возможны дубликаты), что нормально для демо.
- **“Грязный” JSON / невалидные строки**:
  - мы не валидируем JSON, публикуем строку как есть; обработка ошибок — ответственность downstream (например, ODS в ClickHouse).

---

## 7) Проверка результата (acceptance criteria)

Минимальный набор проверок после `make data`:

- В Kafka UI (`localhost:8082`) видны 4 топика и в них появились сообщения.
- `make data`:
  - работает без ClickHouse/DDL;
  - по умолчанию грузит все записи (весь файл);
  - в режиме `LIMIT=50` грузит первые 50 строк (быстрый тест);
  - в режиме `RESET_TOPICS=1` даёт воспроизводимый "чистый" прогон.

---

## 8) Улучшения (опционально, позже)

- Поддержка key для партиционирования (например, `event_id`/`click_id`) через `kafka-console-producer` с `parse.key=true` и разделителем — **но это потребует менять формат input**, поэтому не делаем в MVP.
- “Согласованный срез” (фильтрация связанных потоков по `event_id/click_id`), чтобы на маленьком N джойны лучше сходились — опционально.
- Автоматический smoke‑check consumer’ом (`kafka-console-consumer --max-messages`) после заливки — опционально.

