docs(docs): slim down AGENTS and split runbook sections

- Why:\n  - AGENTS.md became too large and mixed policy with operational details\n  - context7 requirement was easy to miss in long text\n- What:\n  - reduce AGENTS.md to a compact contributor contract\n  - add explicit mandatory MCP Context7 workflow block\n  - move runbook details to docs/OPERATIONS.md\n  - move artifact map to docs/REPO_MAP.md\n- Check:\n  - reviewed links and content after split\n  - ensured only documentation files are included in commit
This commit is contained in:
2026-02-08 20:23:42 +03:00
parent a185a56762
commit 03de68e0c5
3 changed files with 167 additions and 148 deletions
+94
View File
@@ -0,0 +1,94 @@
# Operations Runbook
Операционный runbook для локального запуска и проверки пайплайна.
## Локальный запуск
Базовые команды:
- `make up` (или `docker compose up -d`)
- `make ddl` (применяет SQL из `sql/ddl/00_databases.sql` и `sql/ddl/*/*.sql` в ClickHouse)
- `make data` (пересоздаёт топики и заливает небольшой срез данных в Kafka; полный режим — `FULL=1 make data`)
- `make transform` (запускает batch-процесс ODS -> DDS -> DM)
- `docker compose ps`
- `docker compose logs -f --tail=200 <service>`
- `docker compose down` (сохраняет named volumes, включая `clickhouse-data`)
- `docker compose down -v` (удаляет named volumes, использовать осознанно)
## Порты
Порты задаются в `docker-compose.yml`:
- ClickHouse native: `localhost:8002`
- ClickHouse HTTP: `localhost:9123`
- Kafka: `localhost:9092`
- Kafka UI: `http://localhost:8082`
- Airflow: `http://localhost:8080` (`admin/admin`)
- Prometheus: `http://localhost:9090`
- Grafana: `http://localhost:3000`
## Airflow DAGs
### `ddl_init`
- Запуск: ручной (`Trigger DAG`)
- Параметр: `verify_only` (`bool`, default `false`)
- Назначение: создаёт БД и таблицы в ClickHouse от `00_databases` до `40_dm`
### `kafka_load`
- Запуск: ручной (`Trigger DAG with config`)
- Параметры:
- `limit` (`int`, default `0`) — количество строк (`0` = все)
- `reset_topics` (`bool`, default `true`) — пересоздать топики
- Примеры:
```json
{}
```
```json
{"limit": 100}
```
### `etl_pipeline`
- Запуск: ручной (`Trigger DAG with config`)
- Параметр: `full_refresh` (`bool`, default `true`) — очистить DDS перед загрузкой
- Зависимость: требует наличия данных в STG (от `kafka_load` или `make data`)
## Рекомендуемый сценарий (фаза 2)
```bash
# 1. Запуск инфраструктуры
make up
# 2. Инициализация схемы (один раз)
# Airflow UI -> DAGs -> ddl_init -> Trigger DAG
# 3. Загрузка данных через Airflow
# Airflow UI -> DAGs -> kafka_load -> Trigger DAG with config
# Параметры по умолчанию: limit=0, reset_topics=true
# 4. Запуск ETL
# Airflow UI -> DAGs -> etl_pipeline -> Trigger DAG with config
# {"full_refresh": true}
# 5. Проверка результатов
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM ods.browser_event"
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT * FROM dm.dq_summary"
```
## Быстрые проверки
- Kafka ingest: наличие данных в `stg.*` и типизированных строк в `ods.*`.
- Мониторинг: доступность `/metrics` у ClickHouse и скрейп в Prometheus.
- Airflow UI: `http://localhost:8080` показывает DAG `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`.
- BI: витрина `dm.v_events_enriched` отвечает за разумное время при фильтре по дате.
## Troubleshooting
- `etl_pipeline` падает с ошибкой схемы: сначала запустить `ddl_init`.
- После `docker compose down -v` нужно повторно прогнать: `ddl_init` -> `kafka_load` -> `etl_pipeline`.
- Для демо по умолчанию использовать малый срез данных; полный прогон делать осознанно.
+48
View File
@@ -0,0 +1,48 @@
# Repo Map
Карта ключевых артефактов репозитория.
## Исполняемые файлы
### Airflow
- `airflow/dags/ddl_init_dag.py` — инициализация схемы ClickHouse
- `airflow/dags/kafka_load_dag.py` — загрузка в Kafka из JSONL
- `airflow/dags/etl_pipeline_dag.py` — ETL процесс STG -> ODS -> DDS -> DM
- `airflow/dags/utils/kafka_helpers.py` — helper-функции для Kafka
- `airflow/requirements.txt` — зависимости Airflow/ClickHouse plugin
### SQL
- `sql/ddl/00_databases.sql` — создание БД `stg`/`ods`/`dds`/`dm`
- `sql/ddl/stg/10_stg.sql` — STG (Kafka Engine + MV)
- `sql/ddl/ods/20_ods.sql` — ODS (типизация + MV для ошибок)
- `sql/ddl/dds/30_dds.sql` — DDS (таблицы для batch-загрузки)
- `sql/ddl/dm/40_dm.sql` — DM (витрины VIEW)
- `sql/dds/30_ods_to_dds.sql` — ODS -> DDS (argMax + JOIN)
- `sql/dm/40_dds_to_dm.sql` — обновление `dq_summary`
### Скрипты
- `scripts/apply_clickhouse_ddl.sh` — применение DDL
- `scripts/load_kafka_data.sh` — загрузка в Kafka
- `scripts/run_batch.sh` — batch-процесс
## Данные и конфиги
- `data/*.jsonl` — исходные данные (могут быть грязными)
- `configs/` — конфиги ClickHouse, Prometheus, Grafana
## Документация
- `README.md` — быстрый старт и обзор проекта
- `docs/ARCHITECTURE.md` — техническая архитектура
- `docs/OPERATIONS.md` — запуск, проверки, troubleshooting
- `docs/DE-task.md` — исходное задание
- `docs/COMMIT_RULES.md` — правила коммитов
## Legacy-планы
- `plans/clickhouse_ddl.md` — исходный план (inline DDL)
- `plans/runbook.md` — ранний runbook
- `plans/kafka_ingest_plan.md` — ранний план Kafka ingest